索引

A B C D E F G I J K L M N O P R S T U

A

ADD_COST_MATRIX, 6.4

ADP, 2.1.2, 3.1.2, 5.3.2

「自動データ準備」を参照

ALGO_NAME, 5.2.1

アルゴリズム, 5.2.2

ALL_MINING_MODEL_ATTRIBUTES, 2.2, 3.2.4.1

ALL_MINING_MODEL_SETTINGS, 2.2, 5.2.6

ALL_MINING_MODELS, 2.2

異常検出, 1.1.3, 5.2.2, 5.3.1, 5.3.1, 6.5

適用, 2.1.1.2

バッチ, 6.5

リアルタイム, 6.2

「スコアリング」も参照

ApplySettingsオブジェクト, 2.4.3.6

Apriori, 5.2.2, 5.2.2

相関ルール, 5.2.2, 5.3.1, 5.4

属性評価, 3.2.6, 5.2.2, 5.3.1, 5.4

属性名, 3.2.5

属性のサブ名, 3.2.5

属性, 3, 3.2

B

作成データ, 3.1.2

BuildSettingsオブジェクト, 2.4.3.4

C

ケースID, 2.4.3.1, 3.1, 3.1, 3.1.1, 3.2.4, 6.5.1

ケース表, 3

カタログ・ビュー, 2.2

質的, 3.2.3

重心, 5.4

クラス, 3.2.3

分類, 5.2.2, 5.2.2, 5.3.1

CLUSTER_ID, 1.1.1, 2.3, 6.3.2.1

CLUSTER_PROBABILITY, 2.3, 6.3.2.2

CLUSTER_SET, 2.3, 6.3.2.3

クラスタリング, 2.3, 5.2.2, 6.3.2

コレクション型, 3.3.1, 4.3

定数, 5.3.1

コスト・マトリックス, 6.4

コスト, 6.3.1.3, 6.4

CREATE_MODEL, 2.1.1.1, 5.3

CTXSYS.DRVODM, 4.1

D

データ

ディメンション化, 3.3.2

データ・マイニング, 3

欠損値, 3.4

複数レコード・ケース, 3.3.2

ネスト, 3.3

準備, 2.1.2

スパース, 3.4

トランザクショナル, 3.3.2, 3.3.4

変換, 5.3.2

データ・ディクショナリ・ビュー, 2.2

データ・マイニング・エンジン, 2.4.1, 2.4.3.4, 2.4.3.4

データ型, 3.1.1

DBMS_DATA_MINING, 2.1, 5.3

DBMS_DATA_MINING_TRANSFORM, 2.1, 2.1.2, 5.3.2

DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS, 1.3, 2.1, 2.1.3

DBMS_SCHEDULER, 2.4.3.3

ディシジョン・ツリー, 2.3, 5.2.2, 5.3.1, 5.4, 6.3, 6.3.1.4

デモ・プログラム, 5.5.3

ディメンション化されたデータ, 3.3.2

DM_NESTED_CATEGORICALS, 3.2.3, 3.3.1.2

DM_NESTED_NUMERICALS, 3.2.3, 3.3.1.1, 3.3.3, 4.3, 4.3, 4.4.6

dmsh.sql, 4.2

dmtxtfe.sql, 4.2

E

組込み変換, 2.1.2, 3.1.2, 5.3.2

EXPLAIN, 2.1.3

F

特徴抽出, 2.3, 5.2.2, 5.3.1, 6.3.3, 6.3.3

FEATURE_EXPLAINテーブル・ファンクション, 4.1, 4.4.1, 4.4.5.1

FEATURE_ID, 2.3, 6.3.3.1

FEATURE_PREPテーブル・ファンクション, 4.1, 4.4.1, 4.4.4.1

FEATURE_SET, 2.3, 6.3.3.3

FEATURE_VALUE, 2.3, 6.3.3.2

G

GET_MODEL_DETAILS, 2.1.1.1, 5.4

GET_MODEL_DETAILS_XML, 6.3.1.4

GLM, 5.2.2, 5.4

「一般化線形モデル」を参照

I

索引プリファレンス, 4.1

J

Java API, 2.4, 7

K

k-Means, 5.2.2, 5.3.1, 5.4

L

線形回帰, 2.3, 5.3.1

ロジスティック回帰, 2.3, 5.3.1

M

マーケット・バスケット・データ, 3.3.4, 3.3.4

最小記述長, 5.2.2, 5.2.2

マイニング・モデルのスキーマ・オブジェクト, 2.2, 5.5

欠損値の処理, 3.4.3

欠損値, 3.4

モデル, 2.4.3.4

モデルの詳細, 3.2.6, 5.1, 5.4

モデルのシグネチャ, 3.2.4

モデル

アルゴリズム, 5.2.2

配置, 6.2

権限, 5.5.2

スコアリング, 6

設定, 5.2.6

作成手順, 5.1

N

Naive Bayes, 5.2.2, 5.3.1, 5.4

ネストしたデータ, 3.3, 4.3, 4.4.6

NMF, 5.4

「Non-Negative Matrix Factorization」を参照

Non-Negative Matrix Factorization, 5.3.1

量的, 3.2.3

O

O-Cluster, 5.2.2, 5.3.1

ODMS_ITEM_ID_COLUMN_NAME, 3.3.4

ODMS_ITEM_VALUE_COLUMN_NAME, 3.3.4

1クラスSVM, 1.1.3, 5.3.1

Oracle Text, 4.1

外れ値, 1.1.3.1

P

PhysicalDataSet, 2.4.3.1

PhysicalDataSetオブジェクト, 2.4.3.1

PIPELINED, 3.2.6

PL/SQL API, 1, 1, 2.1

PREDICT, 2.1.3

PREDICTION, 1.1.2, 1.1.3.3, 2.3, 6.3.1.1, 6.4

PREDICTION_BOUNDS, 2.3, 6.3.1.2

PREDICTION_COST, 2.3, 6.3.1.3

PREDICTION_DETAILS, 1.2, 2.3

PREDICTION_PROBABILITY, 1.1.1, 1.1.2, 1.1.3.1, 2.3, 6.3, 6.3.1.5

PREDICTION_SET, 2.3, 6.3.1.6

予測分析, 1.3, 2.1.3

PREP_AUTO, 5.3.2

権限, 5.5.2

PROFILE, 1.3, 2.1.3

R

回帰, 5.2.2, 5.2.2, 5.3.1

REMOVE_COST_MATRIX, 6.4

逆変換, 3.2.4.1, 3.2.6, 3.2.6, 5.4

ルール, 6.3.1.4

S

サンプル・プログラム, 5.5.3

属性の名前の詳細, 3.2.5

スコアリング, 1.1.1, 2.1.1.2, 2.3, 6

バッチ, 6.5

データ, 3.1.2

結果の保存, 6.3.4

「適用」も参照

設定表, 2.4.3.2

スパース・データ, 3.4, 3.4

SQL AUDIT, 5.5

SQL COMMENT, 5.5

SQLデータ・マイニング関数, 1, 2.3

STACK, 2.1.2, 5.3.2

スーパーモデル, 3.1.2

監視ありマイニング機能, 5.3.1

サポート・ベクター・マシン, 5.2.2, 5.3.1, 5.4

SVM

「サポート・ベクター・マシン」を参照

SVM_CLASSIFIER索引プリファレンス, 4.1, 4.4.1, 4.4.3

T

ターゲット, 3.2.2, 3.2.4, 3.2.4.1

テスト・データ, 3.1.2

テキスト・マイニング, 4, 4

テキスト変換, 4

Java, 4.1

PL/SQL, 4.1

トランザクショナル・データ, はじめに, 3.1, 3.3.2, 3.3.2, 3.3.4, 3.3.4

変換リスト, 5.3.2

変換, 2.1.2, 3, 3.2.4.1, 3.2.6, 3.2.6, 5.3.2

透明性, 3.2.6, 5.4

U

監視なしマイニング機能, 5.3.1