Microsoft タイム シリーズ アルゴリズムでは、ARIMA 分析とデシジョン ツリーに基づく線形回帰を組み合わせて使用して、月ごとの売上データや年間の収益など、時刻と関連のあるデータを分析します。割り出されたパターンを使用して、今後の時間ステップの値を予測できます。このアルゴリズムをカスタマイズして、デシジョン ツリーまたは ARIMA、あるいはその両方を使用できます。
Microsoft はサードパーティのサービスを使用して フィードバックの収集と対応を行います はい をタップすると UserVoice のサービス条件およびプライバシー ポリシーに同意したことになります Microsoft はあなたの組織アカウントに ...
Microsoft アソシエーション ルール アルゴリズムには トランザクション中に同時に出現する傾向が最も高い項目を記述するためのルールが定められています このルールを使用して トランザクション中に出現する他の項目を基に ある項目の出現を予測することができます ...
Microsoft クラスタリング アルゴリズムでは データセットからのレコードをグループ化して 同じ性質を持つクラスタにまとめるためのインタラクティブな技法が使用されています このアルゴリズムは データの中から一般的なグループを見つけ出す際に便利です ...
Microsoft シーケンス クラスタ アルゴリズムは シーケンス分析とクラスタリングを組み合わせたアルゴリズムです このアルゴリズムでは シーケンス内で同じ順序で発生しているイベントをクラスタとみなします このクラスタを使用して 既知の特徴を基に ...
Microsoft タイム シリーズ アルゴリズムでは ARIMA 分析とデシジョン ツリーに基づく線形回帰を組み合わせて使用して 月ごとの売上データや年間の収益など 時刻と関連のあるデータを分析します 割り出されたパターンを使用して 今後の時間ステップの値を予測できます ...
Microsoft デシジョン ツリー アルゴリズムは 予測モデリングに有効な分類アルゴリズムです このアルゴリズムは 不連続な属性と連続的な属性の両方の予測をサポートしています
Microsoft ニューラル ネットワーク アルゴリズムでは 複数層のネットワークのパラメータを最適化して複数の属性を予測するグラデーション手法を使用します これは 不連続な属性の分類のほか 連続属性の回帰にも使用できます
Microsoft ロジスティック回帰アルゴリズムは 回帰モデリングに対して適切に機能する回帰アルゴリズムです このアルゴリズムは 非表示の層を取り除くことによって得られる Microsoft ニューラル ネットワーク アルゴリズムの特別な構成です ...
Microsoft 線形回帰アルゴリズムは 回帰モデリングに対して適切に機能する回帰アルゴリズムです このアルゴリズムは 分割を無効にする (つまり 全回帰式が単一のルート ノードで構築される) ことによって得られる Microsoft デシジョン ...