目次
- タイトルおよび著作権情報
- 1 概要
- 2 スタート・ガイド
- 3 開発
- 4 ユース・ケース
- 5 例
-
6 参照情報
- モデル設定の指定
- Rモデルに対応するOracle Machine Learningモデルの設定の指定
- データ・ディクショナリにおけるモデルの設定
-
DBMS_DATA_MINING
- DBMS_DATA_MININGの概要
- DBMS_DATA_MININGのセキュリティ・モデル
- DBMS_DATA_MINING — 機械学習ファンクション
- DBMS_DATA_MINING — モデル設定
-
DBMS_DATA_MINING — アルゴリズム固有のモデル設定
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: ALGO_EXTENSIBLE_LANG
- DBMS_DATA_MINING — アルゴリズムの設定: CUR行列分離
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: デシジョン・ツリー
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: 期待値の最大化
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: 明示的セマンティック分析
- DBMS_DATA_MINING — アルゴリズムの設定: 指数平滑法
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: 一般化線形モデル
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: k-Means
- 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
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: Naive Bayes
- DBMS_DATA_MINING — アルゴリズムの設定: ニューラル・ネットワーク
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: Non-Negative Matrix Factorization
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: O-Cluster
- DBMS_DATA_MINING — アルゴリズムの設定: ランダム・フォレスト
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズム定数と設定: 特異値分解
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: サポート・ベクター・マシン
- DBMS_DATA_MINING - アルゴリズムの設定: XGBoost
- DBMS_DATA_MINING — ソルバーの設定
- DBMS_DATA_MININGのデータ・タイプ
-
DBMS_DATA_MININGサブプログラムの要約
- ADD_COST_MATRIXプロシージャ
- ADD_PARTITIONプロシージャ
- ALTER_REVERSE_EXPRESSIONプロシージャ
- APPLYプロシージャ
- COMPUTE_CONFUSION_MATRIXプロシージャ
- COMPUTE_CONFUSION_MATRIX_PARTプロシージャ
- COMPUTE_LIFTプロシージャ
- COMPUTE_LIFT_PARTプロシージャ
- COMPUTE_ROCプロシージャ
- COMPUTE_ROC_PARTプロシージャ
- CREATE_MODELプロシージャ
- CREATE_MODEL2プロシージャ
- 登録情報を使用したモデルの作成
- DROP_ALGORITHMプロシージャ
- DROP_PARTITIONプロシージャ
- DROP_MODELプロシージャ
- EXPORT_MODELプロシージャ
- EXPORT_SERMODELプロシージャ
- FETCH_JSON_SCHEMAプロシージャ
- GET_ASSOCIATION_RULESファンクション
- GET_FREQUENT_ITEMSETSファンクション
- GET_MODEL_COST_MATRIXファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_AIファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_EMファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_EM_COMPファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_EM_PROJファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_GLMファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_GLOBALファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_KMファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_NBファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_NMFファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_OCファンクション
- GET_MODEL_SETTINGSファンクション
- GET_MODEL_SIGNATUREファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_SVDファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_SVMファンクション
- GET_MODEL_DETAILS_XMLファンクション
- GET_MODEL_TRANSFORMATIONSファンクション
- GET_TRANSFORM_LISTプロシージャ
- IMPORT_MODELプロシージャ
- IMPORT_ONNX_MODELプロシージャ
- IMPORT_SERMODELプロシージャ
- R拡張アルゴリズムのJSONスキーマ
- REGISTER_ALGORITHMプロシージャ
- RANK_APPLYプロシージャ
- REMOVE_COST_MATRIXプロシージャ
- RENAME_MODELプロシージャ
-
DBMS_DATA_MINING_TRANSFORM
- DBMS_DATA_MINING_TRANSFORMの概要
- DBMS_DATA_MINING_TRANSFORMの操作上のノート
- DBMS_DATA_MINING_TRANSFORMのセキュリティ・モデル
- DBMS_DATA_MINING_TRANSFORMのデータ・タイプ
- DBMS_DATA_MINING_TRANSFORMの定数
-
DBMS_DATA_MINING_TRANSFORMサブプログラムの要約
- CREATE_BIN_CATプロシージャ
- CREATE_BIN_NUMプロシージャ
- CREATE_CLIPプロシージャ
- CREATE_COL_REMプロシージャ
- CREATE_MISS_CATプロシージャ
- CREATE_MISS_NUMプロシージャ
- CREATE_NORM_LINプロシージャ
- DESCRIBE_STACKプロシージャ
- GET_EXPRESSIONファンクション
- INSERT_AUTOBIN_NUM_EQWIDTHプロシージャ
- INSERT_BIN_CAT_FREQプロシージャ
- INSERT_BIN_NUM_EQWIDTHプロシージャ
- INSERT_BIN_NUM_QTILEプロシージャ
- INSERT_BIN_SUPERプロシージャ
- INSERT_CLIP_TRIM_TAILプロシージャ
- INSERT_CLIP_WINSOR_TAILプロシージャ
- INSERT_MISS_CAT_MODEプロシージャ
- INSERT_MISS_NUM_MEANプロシージャ
- INSERT_NORM_LIN_MINMAXプロシージャ
- INSERT_NORM_LIN_SCALEプロシージャ
- INSERT_NORM_LIN_ZSCOREプロシージャ
- SET_EXPRESSIONプロシージャ
- SET_TRANSFORMプロシージャ
- STACK_BIN_CATプロシージャ
- STACK_BIN_NUMプロシージャ
- STACK_CLIPプロシージャ
- STACK_COL_REMプロシージャ
- STACK_MISS_CATプロシージャ
- STACK_MISS_NUMプロシージャ
- STACK_NORM_LINプロシージャ
- XFORM_BIN_CATプロシージャ
- XFORM_BIN_NUMプロシージャ
- XFORM_CLIPプロシージャ
- XFORM_COL_REMプロシージャ
- XFORM_EXPR_NUMプロシージャ
- XFORM_EXPR_STRプロシージャ
- XFORM_MISS_CATプロシージャ
- XFORM_MISS_NUMプロシージャ
- XFORM_NORM_LINプロシージャ
- XFORM_STACKプロシージャ
- DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS
-
モデル・ディテール・ビュー
- 相関ルールのモデル・ディテール・ビュー
- 高頻度項目セットのモデル・ディテール・ビュー
- 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
- トランザクショナル・ルールのモデル・ディテール・ビュー
- 分類アルゴリズムのモデル・ディテール・ビュー
- CURマトリックス分解のモデル・ディテール・ビュー
- デシジョン・ツリーのモデル・ディテール・ビュー
- 一般化線形モデルのモデル・ディテール・ビュー
- 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
- Naive Bayesのモデル・ディテール・ビュー
- ニューラル・ネットワークのモデル・ディテール・ビュー
- ランダム・フォレストのモデル・ディテール・ビュー
- サポート・ベクター・マシンのモデル・ディテール・ビュー
- XGBoostのモデル・ディテール・ビュー
- 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
- 期待値最大化のモデル・ディテール・ビュー
- k-Meansのモデル・ディテール・ビュー
- O-Clusterのモデル・ディテール・ビュー
- 明示的セマンティック分析のモデル・ディテール・ビュー
- Non-Negative Matrix Factorizationのモデル・ディテール・ビュー
- 特異値分解のモデル・ディテール・ビュー
- 最小記述長のモデル・ディテール・ビュー
- ビニングのモデル・ディテール・ビュー
- グローバル情報のモデル・ディテール・ビュー
- 正規化および欠損値の処理のモデル・ディテール・ビュー
- 指数平滑法のモデル・ディテール・ビュー
- テキストの特徴のモデル・ディテール・ビュー
- ONNXモデルのモデル・ディテール・ビュー
- Oracle Machine Learning for SQL統計関数
- Oracle Machine Learning for SQLのスコアリング関数
- データベース分析の概要
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7 概念
- 機械学習手法
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機械学習のアルゴリズム
- Aprioriについて
- CUR行列分解について
- デシジョン・ツリーについて
- 期待値最大化について
- 明示的セマンティック分析とは
- 指数平滑法について
- 一般化線形モデルについて
- k-Meansについて
- MDLについて
- 多変量状態推定法 - 逐次確率比検定について
- Naive Bayesについて
- ニューラル・ネットワークについて
- NMFについて
- O-Clusterについて
- R拡張可能性を備えたOracle Machine Learning for SQL
- ランダム・フォレストについて
- 特異値分解とは
- サポート・ベクター・マシンについて
- XGBoostについて
- ONNX Runtimeの統合
- 機械学習と統計
- Oracle Machine Learningおよび分析ビュー
- Oracle Machine Learningとデータ・ウェアハウス
- 8 管理