索引

数字  A  C  D  E  F  G  I  K  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  

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数字

• サード・パーティ・パッケージ 5.3
• サード・パーティ・パッケージ 5.2

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A

• ADMIN 5.2
• アルゴリズム
  • Apriori 8.8
  • 属性評価 8.7
  • 自動化された機械学習 9.1
  • 自動選択 9.5
  • 自動データ準備 8.5
  • デシジョン・ツリー 8.9
  • 期待値の最大化 8.10
  • 明示的セマンティック分析 8.11
  • 一般化線形モデル 8.12
  • k-Means 8.13
  • 機械学習 8.1
  • 最小記述長 8.7
  • Naive Bayes 8.14
  • ニューラル・ネットワーク 8.15
  • ランダム・フォレスト 8.16
  • すべてに共通の設定 8.3
  • 特異値分解 8.17
  • サポート・ベクター・マシン 8.18
• アルゴリズム選択クラス 9.2
• ALL_PYQ_DATASTORE_CONTENTSビュー 10.3.1
• ALL_PYQ_DATASTORES ビュー 10.3.2
• ALL_PYQ_SCRIPTSビュー 10.3.3
• 異常検出モデル 8.18
• Aprioriアルゴリズム 8.8
• 属性評価 8.7
• 自動化された機械学習
  • 概要 9.1
• 自動データ準備アルゴリズム 8.5
• 自動機械学習
  • 接続パラメータ 6.2.1
• Autonomous Database 6.1

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C

• クラス
  • 自動化された機械学習 9.1
  • GlobalFeatureImportance 8.6
  • 機械学習 8.1
  • oml.ai 8.7
  • oml.ar 8.8
  • oml.automl.AlgorithmSelection 9.2
  • oml.automl.FeatureSelection 9.3
  • oml.automl.ModelSelection 9.5
  • oml.automl.ModelTuning 9.4
  • oml.dt 8.5, 8.9
  • oml.em 8.10
  • oml.esa 8.11
  • oml.glm 8.12
  • oml.graphics 7.3
  • oml.km 8.13
  • oml.nb 8.14
  • oml.nn 8.15
  • oml.rf 8.16
  • oml.svd 8.17
  • oml.svm 8.18
• 分類アルゴリズム 8.16
• 分類モデル 8.5, 8.9, 8.12, 8.14, 8.15, 8.16, 8.18
• クライアント
  • Autonomous DatabaseのLinux向けインストール 2
  • オンプレミスのLinux向けインストール 3.5.1.2
• クラスタリング・モデル 8.10, 8.11, 8.13
• conda環境 5.2
• 接続
  • オンプレミス・データベースの作成 6.2.3
  • 関数 6.2.1
• 制御引数 10.4.1
• SQLへのPythonの変換 1.3
• 作成
  • プロキシ・オブジェクト 6.3.4, 6.3.5
• cx_Oracle.connect関数 6.2.1
• cx_Oracleパッケージ 6.2.1

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D

• データ
  • 移動について 6.3.1
  • 探索 7.2.1
  • フィルタリング 7.1.4
  • 準備 7.1.1
  • 選択 7.1.2
• データベース
  • オンプレミスへの接続 6.2.3
• データ・パラレル処理 10.4.1
• データストア
  • 概要 6.4.1
  • データベース・ビュー 10.3.1, 10.3.2, 10.3.4
  • オブジェクトの削除 6.4.6
  • オブジェクトの記述 6.4.5
  • 情報の取得 6.4.4
  • アクセス権の付与または取消し 6.4.7
  • オブジェクトのロード 6.4.3
  • オブジェクトの保存 6.4.2
• DCLI
  • Exadata 4.2.2
  • python 4.2
• デシジョン・ツリー・アルゴリズム 8.9
• 分散コマンドライン・インタフェース 4.2
• オブジェクト・ストレージからの環境のダウンロード 5.3
• 削除
  • 表 6.3.5

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E

• Embedded Python Execution
  • 概要 10.4.1
  • SQLインタフェースについて 10.5.1
  • SQLインタフェース 10.5, 10.6
• EMモデル 8.10
• ESAモデル 8.11
• Exadata 4.1
  • コンピュート・ノード 4.2
  • DCLI 4.2.2
• 期待値の最大化アルゴリズム 8.10
• 説明可能性 8.6
• 明示的セマンティック分析アルゴリズム 8.11
• モデルのエクスポート 8.4

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F

• 特徴抽出アルゴリズム 8.11
• 特徴抽出クラス 8.17
• 特徴選択クラス 9.3
• ファンクション
  • pyqGrant 10.5.6, 10.6.2.7
• 関数
  • cx_Oracle.connect 6.2.1
  • Embedded Python Execution 10.4.1
  • グラフィック 7.3
  • ユーザー定義Python関数の管理 10.4.7.1
  • oml.boxplot 7.3
  • oml.check_embed 6.2.1, 6.2.3
  • oml.connect 6.2.1, 6.2.3
  • oml.create 6.3.5
  • oml.cursor 6.3.1, 6.3.5
  • oml.dir 6.3.1, 6.3.4
  • oml.disconnect 6.2.1, 6.2.3
  • oml.do_eval 10.4.2
  • oml.drop 6.3.5
  • oml.ds.delete 6.4.6
  • oml.ds.describe 6.4.5
  • oml.ds.dir 6.4.4
  • oml.ds.load 6.4.3
  • oml.ds.save 6.4.2
  • oml.grant 6.4.7
  • oml.group_apply 10.4.4
  • oml.hist 7.3
  • oml.index_apply 10.4.6
  • oml.isconnected 6.2.1, 6.2.3
  • oml.row_apply 10.4.5
  • oml.script.create 10.4.7.2
  • oml.script.dir 10.4.7.3
  • oml.script.drop 10.4.7.5
  • oml.script.load 10.4.7.4
  • oml.set_connection 6.2.1
  • oml.sync 6.3.4
  • oml.table_apply 10.4.3
  • pyqEval 10.5.2
  • pyqGroupEval 10.5.5
  • pyqRowEval 10.5.4
  • pyqTableEval 10.5.3

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G

• GLMモデル 8.12
• 付与
  • スクリプトおよびデータストアへのアクセス権 6.4.7
  • ユーザー権限 3.4.4
• グラフィック
  • レンダリング 7.3

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I

• モデルのインポート 8.4
• インストール
  • Autonomous DatabaseのLinux向けクライアント 2
  • オンプレミスのLinux向けクライアント 3.5.1.2
  • オンプレミスのLinux向けサーバー 3.4.1, 3.4.2
• Instant Client
  • オンプレミスのLinux向けインストール 3.5.1.1

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K

• KMモデル 8.13

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L

• OML4Pyのライブラリ 1.4
• Linux
  • Pythonのインストール 3.2
  • 要件 3.1
  • オンプレミス・クライアントのアンインストール 3.5.3
  • オンプレミス・サーバーのアンインストール 3.4.6
• Autonomous DatabaseのLinux
  • クライアントのインストール 2
• オンプレミスのLinux
  • クライアントのインストール 3.5.1.2
  • Oracle Instant Clientのインストール 3.5.1.1
  • サーバーのインストール 3.4.1, 3.4.2
  • サポート・パッケージ 3.3

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M

• 機械学習
  • クラス 8.1
• メソッド
  • 削除 7.1.4
  • drop_duplicates 7.1.4
  • dropna 7.1.4
  • データの探索 7.2.1
  • データの準備 7.1.1
  • プル 6.3.3
• 最小記述長アルゴリズム 8.7
• モデル
  • 相関ルール 8.8
  • 属性評価 8.7
  • デシジョン・ツリー 8.5, 8.9
  • 期待値の最大化 8.10
  • 説明可能性 8.6
  • 明示的セマンティック分析 8.11
  • エクスポートとインポート 8.4
  • 異常検出 8.18
  • 分類 8.5, 8.9, 8.12, 8.14, 8.15, 8.16, 8.18
  • クラスタリング 8.10, 8.13
  • 特徴抽出 8.11, 8.17
  • 回帰 8.12, 8.15, 8.18
  • 一般化線形モデル 8.12
  • k-Means 8.13
  • Naive Bayes 8.14
  • ニューラル・ネットワーク 8.15
  • パラメトリック 8.12
  • 永続 8.1
  • ランダム・フォレスト 8.16
  • 特異値分解 8.17
  • サポート・ベクター・マシン 8.18
• モデルの選択 9.5
• モデルのチューニング 9.4
• データの移動
  • 概要 6.3.1
  • ローカルPythonセッションへ 6.3.3
  • データベース 6.3.2

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N

• Naive Bayesモデル 8.14
• ニューラル・ネットワーク・モデル 8.15

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O

• oml_input_type引数 10.4.1
• oml_na_omit引数 10.4.1
• oml.aiクラス 8.7
• oml.arクラス 8.8
• oml.automl.AlgorithmSelectionクラス 9.2
• oml.automl.FeatureSelectionクラス 9.3
• oml.automl.ModelSelectionクラス 9.5
• oml.automl.ModelTuningクラス 9.4
• oml.boxplot関数 7.3
• oml.check_embed関数 6.2.1, 6.2.3
• oml.connect関数 6.2.1, 6.2.3
• oml.create関数 6.3.5
• oml.cursor関数 6.3.1, 6.3.5
• oml.dir関数 6.3.1, 6.3.4
• oml.disconnect関数 6.2.1, 6.2.3
• oml.do_eval関数 10.4.2
• oml.drop関数 6.3.5
• oml.ds.delete関数 6.4.6
• oml.ds.describe関数 6.4.5
• oml.ds.dir関数 6.4.4
• oml.ds.load関数 6.4.3
• oml.ds.save関数 6.4.2
• oml.dtクラス 8.5, 8.9
• oml.emクラス 8.10
• oml.esaクラス 8.11
• oml.glmクラス 8.12
• oml.grant関数 6.4.7
• oml.graphicsクラス 7.3
• oml.group_apply関数 10.4.4
• oml.hist関数 7.3
• oml.index_apply関数 10.4.6
• oml.isconnected関数 6.2.1, 6.2.3
• oml.kmクラス 8.13
• oml.nbクラス 8.14
• oml.nnクラス 8.15
• oml.push関数 6.3.2
• oml.revoke関数 6.4.7
• oml.rfクラス 8.16
• oml.row_apply関数 10.4.5
• oml.script.create関数 10.4.7.2
• oml.script.dir関数 10.4.7.3
• oml.script.drop関数 10.4.7.5
• oml.script.load関数 10.4.7.4
• oml.set_connection関数 6.2.1, 6.2.3
• oml.svdクラス 8.17
• oml.svmクラス 8.18
• oml.sync関数 6.3.4
• oml.table_apply関数 10.4.3
• OML4Py 1, 4.1
  • Exadata 4.2.2
• オンプレミス・クライアント
  • インストール 3.5
  • アンインストール 3.5.3
• オンプレミス・サーバー
  • インストール 3.4
  • アンインストール 3.4.6
• オンプレミス・システム要件 3.1
• Oracle Machine Learning Notebooks 6.1
• Oracle Machine Learning Pythonインタプリタ 6.1
• Oracleウォレット
  • 概要 6.2.2

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P

• パッケージ
  • オンプレミスのLinux向けサポート 3.3
• パラレル処理 10.4.1
• パラメトリック・モデル 8.12
• PL/SQLプロシージャ
  • sys.pyqScriptCreate 10.5.8
  • sys.pyqScriptDrop 10.5.9
• predict.probaメソッド 8.14
• predictメソッド 8.14
• 権限
  • 必要 3.4.4
• プロキシ・オブジェクト 1.3
  • データベース表 6.3.4, 6.3.5
  • 格納 6.4.1
• pullメソッド 6.3.3
• PYQADMINロール 3.4.4
• pyqEval関数 10.5.2
• pyqGrant関数 10.5.6, 10.6.2.7
• pyqGroupEval関数 10.5.5
• pyqRowEval関数 10.5.4
• pyqTableEval関数 10.5.3
• pyquser.sqlスクリプト 3.4.5
• Python 4.1
  • for Linuxのインストール 3.2
  • OML4Pyのライブラリ 1.4
  • 要件 3.1
  • 使用されているバージョン 1.4
• Pythonインタプリタ 6.1
• Pythonオブジェクト
  • 格納 6.4.1
• pythonパッケージ 5.2
• PythonからSQLへの変換 1.3

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R

• ランダム・フォレスト・アルゴリズム 8.16
• ランキング
  • 属性評価 8.7
• 読取り権限
  • 付与または取消し 6.4.7
• 回帰モデル 8.12, 8.15
• 要件
  • オンプレミスのシステム 3.1
• リソース
  • 管理 11
• 取消し
  • スクリプトおよびデータストアへのアクセス権 6.4.7
• ロール
  • PYQADMIN 3.4.4

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S

• 新しいデータのスコアリング 1.2, 8.1
• スクリプト・リポジトリ
  • アクセス権の付与または取消し 6.4.7
  • ユーザー定義Python関数の管理 10.4.7.1
  • ユーザー定義関数の登録 10.4.7.1
• スクリプト
  • pyquser 3.4.5
• サーバー
  • オンプレミスのLinux向けインストール 3.4.1, 3.4.2
• 設定
  • モデルについて 8.2
  • Aprioriアルゴリズム 8.8
  • 相関ルール 8.8
  • 自動データ準備アルゴリズム 8.5
  • デシジョン・ツリー・アルゴリズム 8.9
  • 期待値の最大化モデル 8.10
  • 明示的セマンティック分析アルゴリズム 8.11
  • 一般化線形モデル・アルゴリズム 8.12
  • k-Meansアルゴリズム 8.13
  • 最小記述長アルゴリズム 8.7
  • Naive Bayesアルゴリズム 8.14
  • ニューラル・ネットワーク・アルゴリズム 8.15
  • ランダム・フォレスト・アルゴリズム 8.16
  • 共有アルゴリズム 8.3
  • 特異値分解アルゴリズム 8.17
  • 属性評価 8.7
  • サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム 8.18
• 特殊な制御引数 10.4.1
• SQLのAPI
  • pyqEval関数 10.5.2
  • pyqGrant関数 10.5.6, 10.6.2.7
  • pyqGroupEval関数 10.5.5
  • pyqRowEval関数 10.5.4
  • pyqTableEval関数 10.5.3
• SQLからPythonへの変換 1.3
• サポート・パッケージ
  • オンプレミスのLinux向け 3.3
• SVDモデル 8.17
• SVMモデル 8.18
• データベース表の同期 6.3.4
• sys.pyqScriptCreateプロシージャ 10.5.8
• sys.pyqScriptDropプロシージャ 10.5.9

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T

• 表
  • 作成 6.3.5
  • 削除 6.3.4, 6.3.5
  • プロキシ・オブジェクト 6.3.4, 6.3.5
• タスク・パラレル処理 10.4.1
• 透過層 1.3

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U

• アンインストール
  • オンプレミス・クライアント 3.5.3
  • オンプレミス・サーバー 3.4.6
• USER_PYQ_DATASTORESビュー 10.3.4
• USER_PYQ_SCRIPTSビュー 10.3.5
• ユーザー定義Python関数
  • Embedded Python Execution 10.4.1
• ユーザー
  • 新規作成 3.4.5

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V

• ビュー
  • ALL_PYQ_DATASTORE_CONTENTS 10.3.1
  • ALL_PYQ_DATASTORES 10.3.2
  • ALL_PYQ_SCRIPTS 10.3.3
  • USER_PYQ_DATASTORES 10.3.4
  • USER_PYQ_SCRIPTS 10.3.5

---

W

• ウォレット
  • Oracle について6.2.2