目次
- タイトルおよび著作権情報
- はじめに
- 1 Oracle Machine Learning for Rの新機能
- 2 Oracle Machine Learning for Rについて
-
3 Oracle Machine Learning for Rスタート・ガイド
- 3.1 Oracle Autonomous DatabaseでのOML4Rの使用
- 3.2 オンプレミスのOracle DatabaseでのOML4Rの使用
- 4 サード・パーティ・パッケージのインストール
- 5 データベースでのデータの準備および探索
- 6 Oracle Machine Learning for Rモデルの構築
-
7 インデータベース機械学習アルゴリズムへのアクセスを提供するOML4Rクラス
- 7.1 OML4Rを使用したデータベース内モデルの構築について
- 7.2 モデルの設定について
- 7.3 共有設定
- 7.4 相関ルール
- 7.5 属性評価モデル
- 7.6 デシジョン・ツリー
- 7.7 期待値最大化
- 7.8 明示的セマンティック分析
- 7.9 拡張可能Rアルゴリズム・モデル
- 7.10 一般化線形モデル
- 7.11 k-Means
- 7.12 Naive Bayes
- 7.13 Non-Negative Matrix Factorization
- 7.14 直交パーティショニング・クラスタ
- 7.15 特異値分解
- 7.16 サポート・ベクター・マシン
- 7.17 パーティション化されたモデル
- 7.18 テキスト処理モデル
- 7.19 ニューラル・ネットワーク・モデル
- 7.20 ランダム・フォレスト・モデル
- 7.21 指数平滑法モデル
- 7.22 XGBoostモデル
- 8 モデルの交差検定
- 9 Rモデルでの予測
-
10 Embedded R Execution
- 10.1 Embedded R Executionについて
- 10.2 Embedded R Executionをサポートするデータストアおよびスクリプト・リポジトリ・ビュー
- 10.3 埋込みRの実行用のRインタフェース
- 10.4 埋込みRの実行用のSQLインタフェース
- 10.5 オンプレミス・データベースでのEmbedded R Execution用のSQL API
- 10.6 Autonomous DatabaseでのEmbedded R Execution用のSQL API
- A Oracle Machine Learning for RのOracle Databaseビュー
- B Oracle Machine Learning for RでサポートされるR演算子およびR関数
- 索引