索引

数字

サード・パーティ・パッケージ 3.3
サード・パーティ・パッケージ 3.2

A

アクセス制御
- データストア 2.2.3.5.4, 9.4.3
- スクリプト 9.3.2, 9.4.2
アクセッサ関数 4.1.9
ADMIN 3.2
集計関数 1.4.1
データの集計 4.3.4
集計関数 4.1.9, 4.3.4
アルゴリズム
- Apriori 6.4
- 相関ルール 6.4
- 属性評価 6.5
- デシジョン・ツリー 6.6
- 期待値最大化 6.7, 6.9
- 明示的セマンティック分析 6.8
- 拡張可能R 6.10
- 一般化線形モデル 6.11
- k-Means 6.12
- 最小記述長 6.5
- Naive Bayes 6.13
- ニューラル・ネットワーク 6.14
- Non-Negative Matrix Factorization 6.15
- 直交パーティショニング・クラスタ 6.16
- ランダム・フォレスト 6.18
- すべてに共通の設定 6.3
- 特異値分解 6.19
- サポート・ベクター・マシン 6.20
- XGBoostモデル 6.22
ALL_RQ_DATASTORESビュー 9.2.1,
ALL_RQ_SCRIPTSビュー 9.2.2,
Aprioriアルゴリズム 6.4
arima関数 4.1.9
arrange_関数
- 説明 4.3.1
arrange関数
- 説明 4.3.1
- 例 4.3.1.3, 4.3.1.5
as.Date関数 4.1.9
as.difftime関数 4.1.9
as.integer関数 4.1.9
as.ore.character関数 1.4.2.4, 4.1.9
as.ore.date関数 4.1.9
as.oreクラス 4.1.9
as.ore関数 1.4.2.4
相関モデル 6.4
スキーマのアタッチ 2.2.3.1.4
属性評価モデル 6.5
自動モデル検索
- 自動化されたモデル検索
- 自動モデル検索
Autonomous Database 2.1

C

C50パッケージ 9.3.5.1, 9.3.6, 9.5.4, 9.5.6, 9.6.2.6, 9.6.2.7
クラスの継承 1.4.1
クラス・タイプの強制変換 1.4.2.4
列
- 導出 4.1.6
- パーティション化 9.3.5.2
データの結合 4.1.4
Comprehensive R Archive Network
- 「CRANパッケージ」を参照
conda環境 3.2
Rセッションの接続 2.2
接続, 指定 2.2.1.1
接続タイプ 2.2.1.1
Embedded R Execution用の制御引数 9.3.1.2
count関数
- 説明 4.3.4
- 例 4.3.4
CRANパッケージ 1.2, 3.5, 4.1.1, 9.1.3
表の作成 2.2.3.2
プロキシ・オブジェクトの作成 2.2.3.1.1
交差検定モデル 7
ctx.settings引数 6.1.3, 6.21
cume_dist関数
- 説明 4.3.6
- 例 4.3.6

D

データ
- 集計 4.3.4
- 分布分析 4.2.10
- 探索 4.2
- グループ化 4.3.3
- 索引付け 4.1.3
- 結合 4.1.4, 4.3.2
- パーティション化 4.1.8
- 準備1.2, 4.1.1
- ランキング 4.2.7, 4.3.6
- サンプリング 4.1.7 4.3.5
- 選択 4.1.2, 4.3.1
- ソート 4.2.8
- 集計 4.1.5, , 4.3.4
- 変換 4.1.6
- 変化 4.3.1
データ系統
- build_source
  - ビルド・データに使用する問合せ
データストア
- 概要 2.2.3.5.2
- アクセス制御 2.2.3.5.4
- 削除 2.2.3.5.7
- 情報の取得 2.2.3.5.5
- Embedded R Execution 9.3.6, 9.5.4, 9.5.6, 9.5.7, 9.6.2.5 9.6.2.6, 9.6.2.7
- Embedded R Execution 2.2.3.5.8
- SQLでの管理 9.4.3
- オブジェクトのリストア 2.2.3.5.6
- オブジェクトの保存 2.2.3.5, 2.2.3.5.3
データ型
- 別の型への強制変換 4.1.9
日付および時間オブジェクト 4.1.9
デシジョン・ツリー・アルゴリズム 6.6
デシジョン・ツリー・モデル 6.6
dense_rank関数
- 説明 4.3.6
- 例 4.3.6
密度推定アルゴリズム 6.7
desc関数
- 説明 4.3.1
- 例 4.3.1.5
スキーマのデタッチ 2.2.3.1.4
diff関数 4.1.9
distinct_関数
- 説明 4.3.1
distinct関数
- 説明 4.3.1
- 例 4.3.1.3
do.call関数 4.1.7
doc2vec
オブジェクト・ストレージからの環境のダウンロード 3.3
dplyrパッケージ 4.3
表の削除 2.2.3.2

E

e1071パッケージ 9.3.4
簡易接続文字列, 指定 2.2.2
Embedded R Execution 1.2
Embedded R Execution
- 概要 9.1
- API 9.1.2
- 制御引数 9.3.1.2
- パラレル実行 9.1.3, 9.3.1.5
- Rインタフェース 9.3
- SQLインタフェース 9.6
ESAの埋込み
SQL文の実行 2.2.3.4.3
期待値最大化モデル 6.7
期待値最大化モデル 6.9
明示的セマンティック分析モデル 6.8
探索的データ分析
- 例のデータセット 4.2.2
指数平滑法モデル
指数平滑法モデル 4.2.6
拡張可能Rモデル 6.10

F

特徴抽出アルゴリズム 6.8, 6.19
filter_関数
- 説明 4.3.1
filter関数
- 説明 4.3.1
- 例 4.3.1.4
- 例 4.3.1.6
データのフィルタ処理 2.2.3.3
forecastパッケージ 4.2.6
データのフォーマット 4.1.6
full_join関数
- 説明 4.3.2
- 例 4.3.2
関数
- rqGrant 9.6.2.1

G

一般化線形モデル , 6.11
glm関数
GLMリンク関数
グローバル・オプション 1.5, 2.2.3.4.2
- ore.envAsEmptyenv 1.5
- ore.na.extract 1.5
- ore.parallel 1.5
- ore.sep 1.5
- ore.trace 1.5
- ore.warn.order 1.5
group_by関数
- 説明 4.3.3
- 例 4.3.3
group_size関数
- 説明 4.3.3
- 例 4.3.3
groups関数
- 説明 4.3.3
- 例 4.3.3

H

Hadoopクラスタ 2.2.1.1
HIVE接続タイプ 2.2.1.1

I

データベース内モデル
- 設定 6.1.3
データの索引付け 4.1.3
inner_join関数
- 説明 4.3.2
- 例 4.3.2
install.packages関数 3.5
IRLSアルゴリズム
is.null関数 2.2.3.4.1

K

kernlabパッケージ 2.2.3.4.3, 3.5
キー
- 順序付け 2.2.3.4.3
k-Meansモデル 6.12
kyphosisデータセット

L

lapply関数 4.1.7
最小二乗回帰
left_join関数
- 説明 4.3.2
- 例 4.3.2
ライブラリ関数 3.5
線形回帰モデル
longleyデータセット

M

機械学習モデル 6
マップ/リデュース処理
max関数 4.1.9
min_rank関数
- 説明 4.3.6
- 例 4.3.6
min関数 4.1.9
最小記述長アルゴリズム 6.5
モデル
- 相関 6.4
- 属性評価 6.5
- 交差検定 7
- デシジョン・ツリー 6.6
- 期待値最大化 6.7, 6.9
- 明示的セマンティック分析 6.8
- 拡張可能R 6.10
- 一般化線形モデル , 6.11
- k-Means 6.12
- 線形回帰
- Naive Bayes 6.13
- ニューラル・ネットワーク , 6.14
- Non-Negative Matrix Factorization 6.15
- OML4R 6
- 直交パーティショニング・クラスタ 6.16
- パラメトリック 6.11
- パーティション化 6.17
- 予測 8.1
- ランダム・フォレスト , 6.18
- 特異値分解 6.19
- サポート・ベクター・マシン 6.20
- XGBoost 6.22
mutate_関数
- 説明 4.3.1
mutate関数
- 説明 4.3.1
- 例 4.3.1.7, 4.3.6

N

n_groups関数
- 説明 4.3.3
- 例 4.3.3
Naive Bayesモデル 6.13
ネーミング規則 1.4.2.3
NARROWデータセット 4.2.2
ニューラル・ネットワーク
ニューラル・ネットワーク・モデル 6.14
ニューラル・ネットワーク・モデル
NMFモデル 6.15
ntile関数
- 説明 4.3.6
- 例 4.3.6

O

O-Clusterモデル 6.16
odm.settings引数 6.1.3, 6.17, 6.21
ODMS_BOXCOX
OML4Rモデル 6
OML4Rスクリプト・リポジトリ 9.3.2, 9.4.2
OML4SQLモデル
- パーティション化 6.17
オープン・ソースRパッケージ 3.5, 9.1.3
ORACLE接続タイプ 2.2.1.1
Oracle Data Miningのリブランド
Oracle Machine Learning for Spark 2.2.1.1
Oracle Machine Learning Notebooks 2.1
Oracle Machine Learning Rインタプリタ 2.1
Oracle R Advanced Analytics for Hadoopのリブランド
Oracle R Enterpriseのリブランド
Oracleウォレット 2.2.1.1, 2.2.2
ore.frameオブジェクトの順序付け 1.4.2.2, 2.2.3.4
ore.attach関数 2.2.3.1.1, 2.2.3.1.4
ore.characterオブジェクト 4.1.9
Embedded R Execution用のore.connect制御引数 9.3.1.2
ore.connect関数 2.2.1.1
ore.corr関数 4.2.1, 4.2.3
ore.create関数 2.2.3.2
ore.crosstab関数 4.2.1, 4.2.4
ore.CV関数 7
ore.datastore関数 2.2.3.5.1, 2.2.3.5.5
ore.datastoreSummary関数 2.2.3.5.1, 2.2.3.5.5
ore.dateオブジェクト 4.1.9
ore.datetimeオブジェクト 4.1.9
ore.delete関数 2.2.3.5.7
- ore.grant関数 2.2.3.5.1
ore.detach関数 2.2.3.1.4
ore.disconnect関数 2.2.1.1, 2.2.1.2
ore.doEval関数 9.3.3
Embedded R Execution用のore.drop制御引数 9.3.1.2
ore.drop関数 2.2.3.2
Embedded R Execution用のore.envAsEmptyenv制御引数 9.3.1.2
ore.envAsEmptyenvグローバル・オプション 1.5
ore.esm関数 4.2.1, 4.2.6
ore.exec関数 2.2.3.4.3, 4.1.2.2
ore.exists関数 2.2.3.1.1
ore.frameオブジェクト
- 概要 1.4.2.2
- 表のプロキシ 2.2.3.1.1
- 列のネーミング規則 1.4.2.3
- 順序付け 1.4.2.2
- data.frameのサブクラス 1.4.1
ore.freq関数 4.2.1, 4.2.5
ore.get関数 2.2.3.1.3
ore.glm関数 5.1,
ore.grant 2.2.3.5.4
ore.grant関数 9.3.2
Embedded R Execution用のore.graphics制御引数 9.3.1.2
ore.groupApply関数 4.1.8, 9.3.5
ore.hour関数 4.1.9
ore.indexApply関数 9.3.7
ore.integerオブジェクト 4.1.9
ore.is.connected関数 2.2.1.1
ore.lazyLoad関数 2.2.3.5.1
ore.listクラス 2.2.3.3
ore.lm関数 5.1,
ore.load関数 2.2.3.5.1, 2.2.3.5.6
ore.logicalクラス 4.1.9
ore.ls関数 2.2.3.1.1
ore.mday関数 4.1.9
ore.minute関数 4.1.9
ore.month関数 4.1.9
ore.na.extractグローバル・オプション 1.5
Embedded R Execution用のore.na.omit制御引数 9.3.1.2
ore.neural関数 5.1,
ore.odmAI関数 6.5
ore.odmAssocRules関数 6.4
ore.odmDT関数 6.6
ore.odmEM関数 6.7
ore.odmESA関数 6.8
ore.odmESM関数 6.9
ore.odmGLM関数 6.11
ore.odmKM関数 6.12
ore.odmNB関数 6.13
ore.odmNMF関数 6.15
ore.odmNN関数 6.14
ore.odmOC関数 6.16
ore.odmRAlg関数 6.10
ore.odmRF関数 6.18
ore.odmSVD関数 6.19
ore.odmSVM関数 6.20
ore.odmXGB関数 6.22
ore.parallelグローバル・オプション 1.5
Embedded R Execution用のore.png制御引数 9.3.1.2
ore.pull関数 1.4.2.4, 2.2.3.3, 4.1.9
ore.push関数 1.4.2.4, 2.2.3.3,
ore.randomForest関数 5.1,
ore.rank関数 4.2.1, 4.2.7
ore.revoke 2.2.3.5.1, 2.2.3.5.4
ore.revoke関数 9.3.2
ore.rm関数 2.2.3.1.1
ore.rollmean関数 4.1.9
ore.rollsd関数 4.1.9
ore.rowApply関数 9.3.6
ore.save関数 2.2.3.5.1, 2.2.3.5.2, 2.2.3.5.3
- 例 2.2.3.5.3, 9.3.6, 9.5.4, 9.5.6, 9.6.2.6, 9.6.2.7
ore.scriptCreate関数 9.3.2
ore.scriptDrop関数 9.3.2
ore.scriptList関数 9.3.2
ore.scriptLoad関数 9.3.2
ore.second関数 4.1.9
ore.sepグローバル・オプション 1.5, 2.2.3.4.2
ore.sort関数 4.2.1, 4.2.8
ore.stepwise関数 5.1,
ore.summary関数 4.1.5, , 4.2.1
ore.sync関数 2.2.3.1.1, 2.2.3.1.2, 2.2.3.1.4, 2.2.3.4.3, 4.1.2.2
ore.tableApply関数 9.3.4
ore.traceグローバル・オプション 1.5
ore.univariate関数 4.2.1, 4.2.10
ore.warn.orderグローバル・オプション 1.5, 2.2.3.4.2
ore.year関数 4.1.9
OREbaseパッケージ 1.4.1
OREdmパッケージ 2.2.3.5.1, 6
OREdplyrパッケージ 4.3
OREedaパッケージ 4.2.1
OREgraphicsパッケージ 1.4.1
OREmodelsパッケージ
OREpredictパッケージ 8.1
OREstatsパッケージ 1.4.1

P

パッケージ
- C50 9.3.5.1, 9.3.6, 9.5.4, 9.5.6, 9.6.2.6, 9.6.2.7
- dplyr 4.3
- e1071 9.3.4
- forecast 4.2.6
- kernlab 2.2.3.4.3, 3.5
- OML4R 1.3
- OREbase 1.4.1
- OREdm 2.2.3.5.1, 6
- OREdplyr 4.3
- OREeda 4.2.1
- OREgraphics 1.4.1
- OREmodels
- OREpredict 8.1
- OREstats 1.4.1
- rpart
- サード・パーティ 3.5
- TTR 4.2.6
パラレル実行 9.1.3, 9.3.1.5
パラメトリック・モデル 6.11
パーティション化
- OML4SQLモデル 6.17
partitions関数 6.17
percent_rank関数
- 説明 4.3.6
- 例 4.3.6
プロキシ・オブジェクトの永続化 2.2.3.5.1
PL/SQLプロシージャ
- rqDropDataStore 9.5.1
- rqGrant 9.5.3
- rqRevoke 9.5.5, 9.6.2.2
- sys.rqScriptCreate 9.5.8,
- sys.rqScriptDrop 9.5.9,
prcomp関数 4.2.11
データの準備 1.2
- 時系列 4.1.9
主キー
- 順序付け 2.2.3.4.3
主成分分析 4.2.11
princomp関数 4.2.11
プロキシ・オブジェクト
- データベース表 2.2.3.1.1

Q

quantile関数 4.1.9

R

ランダム・フォレスト
ランダム・フォレスト・モデル
ランダム・フォレスト・モデル 6.18
range関数 4.1.9
rbind関数 4.1.7
リブランド
- Oracle Data Mining
- Oracle R Advanced Analytics for Hadoop
- Oracle R Enterprise
プロキシ・オブジェクトの削除 2.2.3.1.1
rename_関数
- 説明 4.3.1
rename関数
- 説明 4.3.1
- 例 4.3.1.1
リポジトリ, OML4Rスクリプト 9.3.2
right_join関数
- 説明 4.3.2
- 例 4.3.2
Rインタプリタ 2.1
行名
- 順序付け 2.2.3.4.4
rパッケージ 3.2
rpartパッケージ
rqDropDataStoreプロシージャ 9.5.1
rqEval関数 9.4.1, 9.5.2, 9.6.2.4
rqGrant関数 9.6.2.1
rqGrantプロシージャ 9.5.3
rqGroupEval関数 9.4.1, 9.5.4, 9.6.2.7
rqRevokeプロシージャ 9.5.5, 9.6.2.2
rqRowEval2関数 9.6.2.6
rqRowEval関数 9.4.1, 9.5.6
rqTableEval関数 9.4.1, 9.5.7, 9.6.2.5
RQUSER_DATASTORECONTENTSビュー 9.2.3,
RQUSER_DATASTORELISTビュー 9.2.4,

S

sample関数 4.1.7, 4.1.8
サンプリング
- クラスタ 4.1.7
- インデータベース・データ 4.1.7
- 層別 4.1.7
sanple_frac関数
- 説明 4.3.5
- 例 4.3.5
sanple_n関数
- 説明 4.3.5
- 例 4.3.5
オブジェクトの保存 2.2.3.5
スキーマ
- アタッチ 2.2.3.1.4
- デフォルト 2.2.3.1.4
- デタッチ 2.2.3.1.4
スクリプト・リポジトリ 9.3.2
スクリプト
- 削除 9.5.9,
- 埋込みRの実行 9.1
- データベースでの実行 1.2
- SQLでの管理 9.4.2
検索パス
- 環境の追加 2.2.3.1.4
- スキーマの削除 2.2.3.1.4
select_関数
- 説明 4.3.1
- 例 4.3.1.2
select関数
- 説明 4.3.1
- 例 4.3.1.1
seq関数 4.1.7, 4.1.9
設定
- モデルについて 6.2
- データベース内モデル・パラメータ 6.1.3
- 共有アルゴリズム 6.3
settings関数 6.1.3, 6.21
特異値分解 4.2.12
特異値分解モデル 6.19
slice_関数
- 説明 4.3.1
slice関数
- 説明 4.3.1
- 例 4.3.1.4
sort関数 4.1.9
SQL API
- rqGrant関数 9.6.2.1
Embedded R Execution用のSQL関数 9.4.1
Oracle Machine Learning for RのEmbedded R Execution用のSQLインタフェース 9.4
SQL文, 実行 2.2.3.4.3
SQL表関数 9.4.1
ステップワイズ最小二乗回帰
summarize関数
- 説明 4.3.4
- 例 4.3.4
summary関数
サポートされるR演算子およびR関数 B
svd関数 4.2.12
SVMモデル 6.20
データベース表の同期 2.2.3.1.1
sys.rqScriptCreateプロシージャ 9.5.8,
sys.rqScriptDropプロシージャ 9.5.9,

T

表関数 9.4.1
表
- データベースの作成 2.2.3.2
- データベースの削除 2.2.3.2
- Rでの表示 2.2.3.1.4
- プロキシ・オブジェクト 2.2.3.1.1
tally関数
- 説明 4.3.4
- 例 4.3.4
テキスト処理 6.1.3, 6.21
サード・パーティのパッケージ 3.5, 9.1.3
時系列回帰
transform関数
- 例 4.1.6
transmute_関数
- 説明 4.3.1
transmute関数
- 説明 4.3.1
- 例 4.3.1.7
透過層 1.2, 1.4, 2.2.3
ts関数 4.1.9
TTRパッケージ 4.2.6

U

ungroup関数
- 説明 4.3.3
- 例 4.3.3
unique関数 4.1.9
ore.syncのuse.keys引数 2.2.3.4.1
USER_RQ_DATASTORE_PRIVSビュー 9.2.5,
USER_RQ_DATASTORESビュー9.2.6,
USER_RQ_SCRIPT_PRIVSビュー 9.2.7,
USER_RQ_SCRIPTSビュー 9.2.8,

V

ビュー A
- ALL_RQ_DATASTORES 9.2.1,
- ALL_RQ_SCRIPTS 9.2.2,
- Rでの表示 2.2.3.1.4
- RQUSER_DATASTORECONTENTS 9.2.3,
- RQUSER_DATASTORELIST 9.2.4,
- USER_RQ_DATASTORE_PRIVS 9.2.5,
- USER_RQ_DATASTORES 9.2.6,
- USER_RQ_SCRIPT_PRIVS 9.2.7,
- USER_RQ_SCRIPTS 9.2.8,

W

ウォレット, Oracle 2.2.1.1, 2.2.2
ウィンドウ関数 4.1.9
WINSORIZE

X

XGBoost 6.22
XGBoostの制約
XGBoostモデル
XGBoostの生存分析