Rについて
をベースに学んでいく。
- 1. Rの基礎
- 2. 基本的な演算
- 3. 図示
- 4. 主成分分析
- 5. 因子分析
- 6. 対応分析(コレスポンデンス分析)
- 7. 多次元尺度法
- 8. クラスター分析
- 9. 自己組織化マップ
- 10. 線形回帰
- 11. 非線形回帰
- 12. 線形判別分析
- 13. 非線形判別分析
- 14. ツリーモデル(決定木)
- 15. 集団学習
- 16. カーネル法とサポートベクターマシン
- 17. ニューラルネットワーク・深層学習
- 18. ネットワーク分析
- 19. アソシエーション分析
- 20. 時系列分析
- 21. 生存分析
- 補足 スペック情報
