目次
- 表一覧
- タイトルおよび著作権情報
- はじめに
- 『Oracle Machine Learning for SQLユーザーズ・ガイド』のこのリリースでの変更点
- その他の変更点
- 1 SQLを使用したOracle Machine Learning
- 2 Oracle Machine Learning for SQLのAPIについて
- 3 データの準備
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4 モデルの作成
- 4.1 モデルを作成する前の作業
- 4.2 機械学習手法の選択
- 4.3 アルゴリズムの選択
- 4.4 自動データ準備
- 4.5 モデルへの変換の組込み
- 4.6 CREATE_MODEL2プロシージャ
- 4.7 CREATE_MODELプロシージャ
- 4.8 モデルの設定の指定
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4.9 モデル・ディテール・ビュー
- 4.9.1 相関ルールのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.2 高頻度項目セットのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.3 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
- 4.9.4 トランザクショナル・ルールのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.5 分類アルゴリズムのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.6 CURマトリックス分解のモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.7 デシジョン・ツリーのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.8 一般化線形モデルのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.9 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
- 4.9.10 Naive Bayesのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.11 ニューラル・ネットワークのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.12 ランダム・フォレストのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.13 サポート・ベクター・マシンのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.14 XGBoostのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.15 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
- 4.9.16 期待値最大化のモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.17 k-Meansのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.18 O-Clusterのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.19 明示的セマンティック分析のモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.20 Non-Negative Matrix Factorizationのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.21 特異値分解のモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.22 最小記述長のモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.23 ビニングのモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.24 グローバル情報のモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.25 正規化および欠損値の処理のモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.26 指数平滑法のモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.27 テキストの特徴のモデル・ディテール・ビュー
- 4.9.28 ONNXモデルのモデル・ディテール・ビュー
- 5 スコアリングと配置
- 6 非構造化テキストに対する機械学習操作
- 7 ONNX Runtimeの統合
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8 Oracle Machine Learning for SQLの管理タスク
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8.1 Oracle Machine Learning for SQL用データベースのインストールおよび構成
- 8.1.1 インストールについて
- 8.1.2 Oracle Machine Learning for SQL のためのデータベース・チューニングに関する考慮事項
- 8.2 Oracle Machine Learning for SQLのアップグレードまたはダウングレード
- 8.3 Oracle Machine Learning for SQLモデルのエクスポートとインポート
- 8.4 Oracle Machine Learning for SQLのモデルとデータへのアクセス制御
- 8.5 Oracle Machine Learning for SQLモデルの監査とコメントの追加
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8.1 Oracle Machine Learning for SQL用データベースのインストールおよび構成
- A Oracle Machine Learning for SQLの例
- 索引