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1.Summary - 1.애플리케이션 테스트 수행하기
결함 리포트 결함 관리를 위해 결함 발생 시 결함 관리시 스템에 결함을 등록하되 아래 항목들을 필수로 포함합니다.
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텍스트 마이닝(Text Mining)
텍스트 마이닝(Text Mining) · ≒ 텍스트 분석 · 비정형 데이터 마이닝의 유형 중 하나입니다. · 정형화되지 않은 문자 데이터에서 유의미한 정보를 찾아내어, 쓸모 있는 정보로 가공, 분석하는 것입니다. · 텍스트 기반의 데이터에서 새로운 정보를 발견할 수 있도록 검색, 추출, 체계화, 분석하는 기술 및 처리 과정입니다. · 반전형 또는 비정형 텍스트에서 자연어 처리기술을 기반으로 가치있는 정보를 추출하고 가공합니다. · 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하면 비정형화된 문서에서 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다. · 텍스트 마이닝(Text Mining)은 텍스트 프로세싱(Text-processing) 기술 및 처리 과정을 포함합니다. 이는 텍스트 기반의 데이터로부터 새로운 정보를..
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활성화 함수(Activation Function), 주요 활성 함수-계단(Step)함수, 부호(sign), threshold함수, 시그모이드(Sigmoid) 함수, 소프트맥스(Softmax)함수, 표준화지수(일반화로지스틱)함수, tanh 함수, 가우스(Gauss)..
활성화 함수(Activation Function)· 전이 함수라고도 합니다.· 결과값을 내보낼 때 사용하는 함수입니다. 주요 활성 함수· 시그모이드 함수, 쌍곡 탄젠트 함수를 가장 많이 사용합니다.· 이 함수는 가중치 값을 학습할 때 에러가 적게 나도록 도와줍니다.
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1.Summary - 1.기본통계 확인하기
summary() 함수의 요약정보 해석전반적인 기초 통계량을 보여주는 summary() 함수의 요약정보 해석하기 iris데이터에 대한 summary()함수의 실행결과입니다. 컬럼 설명 min · 최솟값 1st Qu · Lower Quartile · 1사 분위수 (25% 분위수) · 컬럼 데이터를 오름차순으로 정렬하여 아래에서부터 25% 위에 있는 값 · 즉, 하위 25%의 값을 의미 Median · 중앙값(median) ≒ 중위수 ≒ 2사분위수 · 데이터를 크기대로 정렬하였을 때 가장 가운데에 있는 수 · 컬럼 데이터를 오름차순으로 정렬하여 가운데에 있는 값 · 데이터의 수가 짝수이면 가장 가운데에 있는 두 수의 평균을 사용합니다. Mean · 평균값 3st Qu · Upper Quartile · 3사 ..
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OpenCV-Python Study documentation
OpenCV-Python Study documentation https://opencv-python.readthedocs.io/en/latest/index.html
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esquisse - ggplot2 Interactive builder
esquisse - ggplot2 Interactive builder Rstudio에 add-in로 설치하여 사용할 수 있습니다. https://github.com/dreamRs/esquisse