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랜덤포레스트(Random forest)
랜덤포레스트(Random forest) · 분산이 큰 의사결정나무의 단점을 통계적 기법으로 극복한 방법입니다. · 여러 개의 의사결정 나무를 만들고, 각각의 나무에, 부트스트랩을 이용해 생성한 데이터셋으로 모델을 구성합니다. 편향을 증가시킴으로써, 분산이 큰 의사결정나무의 단점을 완화시킵니다. · 배깅에 랜덤 과정을 추가한 방법입니다. (bagging + random) · 배깅(bagging)의 개념과 feature(또는 변수)의 임의 선택(Random selection)을 결합한 앙상블 기법(ensemble)입니다. · 원 자료로부터 부트스트랩 샘플을 추출하고, 각 부트스트랩 샘플에 대해 트리를 형성해 나가는 과정은 배깅과 유사하나, 각 노드마다 모든 예측변수안에서 최적의 분할(split)을 선택하는 ..
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스텁(Stub), 클라이언트 기능와 서버 구성, 가상으로 연동 부분을 만들어 테스트
스텁(Stub)· 실제 코드나 아직 준비되지 못한 코드를 임의로 동작하도록 하는 메커니즘· 시스템이 너무 복잡하여 수정이 불가할 때 사용· 통합 테스트와 같이 포괄적인 테스트를 수행 시 사용· 별도로 외부 연동 시스템을 준비할 필요 없이 테스트 수행 클라이언트 기능와 서버 구성기능이 네 가지로 구성되고, 두 개의 서버와 연동되는 프로그램입니다. 현재 상태가 모든 기능과 서버가 준비되어야만 지금 내 기능과 연동되는지 테스트가 가능한 경우인데 테스트나 데모가 필요현재 상태가 기능 3이 미완성이고, 서버와의 연결이 불가능한 환경인 경우인데 테스트나 데모가 필요 가상으로 연동 부분을 만들어 테스트미구현 부분을 미구현된 부분과 연동이 필요한 부분을 가상으로 구성하여 테스트합니다.
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weka.clusterers.SimpleKMeans 명령어 옵션
weka.clusterers.SimpleKMeans 명령어 옵션K-평균(K- MEANS) 군집분석을 수행하기 위한 SimpleKMeans 클래스 실행시 필요한 옵션들입니다. 플래그 설명 -p 0 행 번호와 클러스터 식별번호가 표시됩니다. -p 1 -p 0 결과에 x 위치 값이 함께 표시됩니다. -p 2 -p 0 결과에 y위치 값이 함께 표시됩니다.
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선형 회귀(Linear Regression)
선형 회귀(Linear Regression) · ≒ 최소제곱법(OLS; ordinary least squares) · 종속 변수(또는 반응 변수)를 독립 변수(또는 설명 변수)에 의해 설명하는 모델을 다루는 회귀 분석(Regression Analysis)의 한 종류입니다. · 선형 회귀는 예측과 훈련 세트에 있는 타깃 변수 사이의 평균제곱오차(mean squared error)를 최소화하는 파라미터를 찾습니다. · 선형 회귀는 매개변수가 없는 것이 장점이지만, 모델의 복잡도를 제어할 수 없다는 단점이 있습니다. · 선형 회귀는 종속 변수 y를 하나 또는 그 이상의 설명 변수 X로 설명하는 모델을 만드는 방법입니다. 선형 회귀가 찾은 결과는 y = aX + ε과 같은 형태가 됩니다. · 회귀함수에서 소문자..
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Word 및 OneNote용 Microsoft Mathematics 추가 기능
Word 및 OneNote용 Microsoft Mathematics 추가 기능 https://www.microsoft.com/ko-kr/download/details.aspx?id=17786 직접 다운로드
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Sample database with test suite
Sample database with test suite https://launchpad.net/ https://launchpad.net/test-db https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6/+download/employees_db-dump-files-1.0.5.tar.bz2https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6/+download/employees_db-full-1.0.6.tar.bz2https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6/+download/employees_db-code-1.0.6.tar.bz2 https://github.com/datacharmer..