目次
- タイトルおよび著作権情報
- はじめに
- 第I部 概要
- 第II部 機械学習手法
-
第III部 アルゴリズム
- 13 Apriori
- 14 CURマトリックス分解
- 15 デシジョン・ツリー
- 16 期待値最大化
- 17 明示的セマンティック分析
- 18 指数平滑法
- 19 一般化線形モデル
- 20 k-Means
- 21 最小記述長
- 22 多変量状態推定法 - 逐次確率比検定
- 23 Naive Bayes
- 24 ニューラル・ネットワーク
- 25 Non-Negative Matrix Factorization
- 26 O-Cluster
- 27 R拡張性
- 28 ランダム・フォレスト
- 29 特異値分解
- 30 サポート・ベクター・マシン
- 31 XGBoost
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第IV部 Oracle Machine Learning for SQL APIの使用
- 32 Oracle Machine LearningとSQL
- 33 Oracle Machine Learning for SQL APIについて
- 34 データの準備
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35 モデルの作成
- 35.1 モデルを作成する前の作業
- 35.2 自動データ準備
- 35.3 モデルへの変換の組込み
- 35.4 逆変換の理解
- 35.5 CREATE_MODELプロシージャ
- 35.6 CREATE_MODEL2プロシージャ
- 35.7 モデル設定の指定
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35.8 モデル・ディテール・ビュー
- 35.8.1 相関ルールのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.2 高頻度項目セットのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.3 トランザクショナル項目セットのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.4 トランザクショナル・ルールのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.5 分類アルゴリズムのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.6 デシジョン・ツリーのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.7 一般化線形モデルのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.8 多変量状態推定手法 - 順次確率比率テストのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.9 Naive Bayesのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.10 ニューラル・ネットワークのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.11 ランダム・フォレストのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.12 サポート・ベクター・マシンのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.13 XGBoostのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.14 クラスタリング・アルゴリズムのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.15 期待値最大化のモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.16 k-Meansのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.17 O-Clusterのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.18 CUR行列分解のモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.19 明示的セマンティック分析のモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.20 指数平滑法のモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.21 Non-Negative Matrix Factorizationのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.22 特異値分解のモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.23 最小記述長のモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.24 ビニングのモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.25 グローバル情報のモデル・ディテール・ビュー
- 35.8.26 正規化および欠損値の処理のモデル・ディテール・ビュー
- 36 スコアリングと配置
- 37 非構造化テキストに対する機械学習の操作
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38 Oracle Machine Learning for SQLの管理タスク
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38.1 Oracle Machine Learning for SQL用のデータベースのインストールおよび構成
- 38.1.1 インストールについて
- 38.1.2 Oracle Machine Learning for SQL 用のデータベース・チューニングに関する考慮事項
- 38.2 Oracle Machine Learning for SQLのアップグレードまたはダウングレード
- 38.3 Oracle Machine Learning for SQLモデルのエクスポートとインポート
- 38.4 Oracle Machine Learning for SQLのモデルとデータへのアクセス制御
- 38.5 Oracle Machine Learning for SQLモデルの監査とコメントの追加
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38.1 Oracle Machine Learning for SQL用のデータベースのインストールおよび構成
- 39 Oracle Machine Learning for SQLの例
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第V部 Oracle Machine Learning for SQL APIリファレンス
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40 PL/SQLパッケージ
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40.1 DBMS_DATA_MINING
- 40.1.1 DBMS_DATA_MININGの概要
- 40.1.2 DBMS_DATA_MININGのセキュリティ・モデル
- 40.1.3 DBMS_DATA_MINING — 機械学習ファンクション
- 40.1.4 DBMS_DATA_MINING — モデル設定
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40.1.5 DBMS_DATA_MINING — アルゴリズム固有のモデル設定
- 40.1.5.1 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: ALGO_EXTENSIBLE_LANG
- 40.1.5.2 DBMS_DATA_MINING — アルゴリズムの設定: CUR行列分離
- 40.1.5.3 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: デシジョン・ツリー
- 40.1.5.4 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: 期待値の最大化
- 40.1.5.5 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: 明示的セマンティック分析
- 40.1.5.6 DBMS_DATA_MINING — アルゴリズムの設定: 指数平滑法
- 40.1.5.7 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: 一般化線形モデル
- 40.1.5.8 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: k-Means
- 40.1.5.9 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズム設定: 多変量状態推定法 - 逐次確率比検定
- 40.1.5.10 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: Naive Bayes
- 40.1.5.11 DBMS_DATA_MINING — アルゴリズムの設定: ニューラル・ネットワーク
- 40.1.5.12 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: Non-Negative Matrix Factorization
- 40.1.5.13 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: O-Cluster
- 40.1.5.14 DBMS_DATA_MINING — アルゴリズムの設定: ランダム・フォレスト
- 40.1.5.15 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズム定数と設定: 特異値分解
- 40.1.5.16 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: サポート・ベクター・マシン
- 40.1.5.17 DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: XGBoost
- 40.1.6 DBMS_DATA_MINING — ソルバーの設定
- 40.1.7 DBMS_DATA_MININGのデータ・タイプ
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40.1.8 DBMS_DATA_MININGサブプログラムの要約
- 40.1.8.1 ADD_COST_MATRIXプロシージャ
- 40.1.8.2 ADD_PARTITIONプロシージャ
- 40.1.8.3 ALTER_REVERSE_EXPRESSIONプロシージャ
- 40.1.8.4 APPLYプロシージャ
- 40.1.8.5 COMPUTE_CONFUSION_MATRIXプロシージャ
- 40.1.8.6 COMPUTE_CONFUSION_MATRIX_PARTプロシージャ
- 40.1.8.7 COMPUTE_LIFTプロシージャ
- 40.1.8.8 COMPUTE_LIFT_PARTプロシージャ
- 40.1.8.9 COMPUTE_ROCプロシージャ
- 40.1.8.10 COMPUTE_ROC_PARTプロシージャ
- 40.1.8.11 CREATE_MODELプロシージャ
- 40.1.8.12 CREATE_MODEL2プロシージャ
- 40.1.8.13 登録情報を使用したモデルの作成
- 40.1.8.14 DROP_ALGORITHMプロシージャ
- 40.1.8.15 DROP_PARTITIONプロシージャ
- 40.1.8.16 DROP_MODELプロシージャ
- 40.1.8.17 EXPORT_MODELプロシージャ
- 40.1.8.18 EXPORT_SERMODELプロシージャ
- 40.1.8.19 FETCH_JSON_SCHEMAプロシージャ
- 40.1.8.20 GET_ASSOCIATION_RULESファンクション
- 40.1.8.21 GET_FREQUENT_ITEMSETSファンクション
- 40.1.8.22 GET_MODEL_COST_MATRIXファンクション
- 40.1.8.23 GET_MODEL_DETAILS_AIファンクション
- 40.1.8.24 GET_MODEL_DETAILS_EMファンクション
- 40.1.8.25 GET_MODEL_DETAILS_EM_COMPファンクション
- 40.1.8.26 GET_MODEL_DETAILS_EM_PROJファンクション
- 40.1.8.27 GET_MODEL_DETAILS_GLMファンクション
- 40.1.8.28 GET_MODEL_DETAILS_GLOBALファンクション
- 40.1.8.29 GET_MODEL_DETAILS_KMファンクション
- 40.1.8.30 GET_MODEL_DETAILS_NBファンクション
- 40.1.8.31 GET_MODEL_DETAILS_NMFファンクション
- 40.1.8.32 GET_MODEL_DETAILS_OCファンクション
- 40.1.8.33 GET_MODEL_SETTINGSファンクション
- 40.1.8.34 GET_MODEL_SIGNATUREファンクション
- 40.1.8.35 GET_MODEL_DETAILS_SVDファンクション
- 40.1.8.36 GET_MODEL_DETAILS_SVMファンクション
- 40.1.8.37 GET_MODEL_DETAILS_XMLファンクション
- 40.1.8.38 GET_MODEL_TRANSFORMATIONSファンクション
- 40.1.8.39 GET_TRANSFORM_LISTプロシージャ
- 40.1.8.40 IMPORT_MODELプロシージャ
- 40.1.8.41 IMPORT_SERMODELプロシージャ
- 40.1.8.42 R拡張アルゴリズムのJSONスキーマ
- 40.1.8.43 REGISTER_ALGORITHMプロシージャ
- 40.1.8.44 RANK_APPLYプロシージャ
- 40.1.8.45 REMOVE_COST_MATRIXプロシージャ
- 40.1.8.46 RENAME_MODELプロシージャ
-
40.2 DBMS_DATA_MINING_TRANSFORM
- 40.2.1 DBMS_DATA_MINING_TRANSFORMの使用方法
- 40.2.2 DBMS_DATA_MINING_TRANSFORMの使用上のノート
-
40.2.3 DBMS_DATA_MINING_TRANSFORMサブプログラムの要約
- 40.2.3.1 CREATE_BIN_CATプロシージャ
- 40.2.3.2 CREATE_BIN_NUMプロシージャ
- 40.2.3.3 CREATE_CLIPプロシージャ
- 40.2.3.4 CREATE_COL_REMプロシージャ
- 40.2.3.5 CREATE_MISS_CATプロシージャ
- 40.2.3.6 CREATE_MISS_NUMプロシージャ
- 40.2.3.7 CREATE_NORM_LINプロシージャ
- 40.2.3.8 DESCRIBE_STACKプロシージャ
- 40.2.3.9 GET_EXPRESSIONファンクション
- 40.2.3.10 INSERT_AUTOBIN_NUM_EQWIDTHプロシージャ
- 40.2.3.11 INSERT_BIN_CAT_FREQプロシージャ
- 40.2.3.12 INSERT_BIN_NUM_EQWIDTHプロシージャ
- 40.2.3.13 INSERT_BIN_NUM_QTILEプロシージャ
- 40.2.3.14 INSERT_BIN_SUPERプロシージャ
- 40.2.3.15 INSERT_CLIP_TRIM_TAILプロシージャ
- 40.2.3.16 INSERT_CLIP_WINSOR_TAILプロシージャ
- 40.2.3.17 INSERT_MISS_CAT_MODEプロシージャ
- 40.2.3.18 INSERT_MISS_NUM_MEANプロシージャ
- 40.2.3.19 INSERT_NORM_LIN_MINMAXプロシージャ
- 40.2.3.20 INSERT_NORM_LIN_SCALEプロシージャ
- 40.2.3.21 INSERT_NORM_LIN_ZSCOREプロシージャ
- 40.2.3.22 SET_EXPRESSIONプロシージャ
- 40.2.3.23 SET_TRANSFORMプロシージャ
- 40.2.3.24 STACK_BIN_CATプロシージャ
- 40.2.3.25 STACK_BIN_NUMプロシージャ
- 40.2.3.26 STACK_CLIPプロシージャ
- 40.2.3.27 STACK_COL_REMプロシージャ
- 40.2.3.28 STACK_MISS_CATプロシージャ
- 40.2.3.29 STACK_MISS_NUMプロシージャ
- 40.2.3.30 STACK_NORM_LINプロシージャ
- 40.2.3.31 XFORM_BIN_CATプロシージャ
- 40.2.3.32 XFORM_BIN_NUMプロシージャ
- 40.2.3.33 XFORM_CLIPプロシージャ
- 40.2.3.34 XFORM_COL_REMプロシージャ
- 40.2.3.35 XFORM_EXPR_NUMプロシージャ
- 40.2.3.36 XFORM_EXPR_STRプロシージャ
- 40.2.3.37 XFORM_MISS_CATプロシージャ
- 40.2.3.38 XFORM_MISS_NUMプロシージャ
- 40.2.3.39 XFORM_NORM_LINプロシージャ
- 40.2.3.40 XFORM_STACKプロシージャ
- 40.3 DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS
-
40.1 DBMS_DATA_MINING
- 41 データ・ディクショナリ・ビュー
-
42 SQLスコアリング関数
- 42.1 CLUSTER_DETAILS
- 42.2 CLUSTER_DISTANCE
- 42.3 CLUSTER_ID
- 42.4 CLUSTER_PROBABILITY
- 42.5 CLUSTER_SET
- 42.6 FEATURE_COMPARE
- 42.7 FEATURE_DETAILS
- 42.8 FEATURE_ID
- 42.9 FEATURE_SET
- 42.10 FEATURE_VALUE
- 42.11 ORA_DM_PARTITION_NAME
- 42.12 PREDICTION
- 42.13 PREDICTION_BOUNDS
- 42.14 PREDICTION_COST
- 42.15 PREDICTION_DETAILS
- 42.16 PREDICTION_PROBABILITY
- 42.17 PREDICTION_SET
-
40 PL/SQLパッケージ