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신경망 종류

신경망은 방향을 갖는 연결 그래프(뉴런이라는 노드와 연결강도를 갖는 간선으로 구성)입니다.

 

·         퍼셉트론(Perceptron)

·         아달라인(ADALINE: Adaptive Linear Neuron)

·         로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)

·         SVM(Support Vector Machine)

·         다층 퍼셉트론(MLP: Multi-Layer Perceptron)

·         합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)

 

 

 

 

 

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k-fold 교차검증 (k-fold CV)

·         K-fold Cross Validation K-fold Cross Validation Scheme

·         K 교차 검증 다중 교차 검증

·         과다한 연산량을 줄여주는 방법입니다.

·         수집된 샘플들의 검증을 위한 통계적인 분석방법의 하나로 강한 성능 추정 방법입니다.

·         전체 집합을 k개로 나눈 하나를 다른 것들과 비교하여 전체적으로 특이한 집합이 없는지 확인하는 방식입니다.

·         데이터를 무작위(Random) 섞은 K등분 하나를 검정(Validation) Set으로 사용하는 방법입니다.

·         교차 검증은 데이터를 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누어 모델링 평가하는 작업을 K 반복합니다.

·         전체 데이터를 사이즈가 동일한 k개의 하부집합(subset)으로 나누고 k번째의 하부집합을 검증용 데이터로, 나머지 k-1개의 하부집합을 훈련용 데이터로 사용합니다. 이를 k 반복 측정하고 각각의 반복측정 결과를 평균 값을 최종 평가로 사용합니다.

·         K 값은 10으로 지정하여 일반적으로 10-fold 교차검증이 사용되나 하부 집합의 분포에 따라 적절한 k 선정이 필요합니다.

 

검증용 데이터

동일한 k개의 하부집합(subset)으로 나누고 k번째의 하부집합 사용

훈련용 데이터

나머지 k-1개의 하부집합 사용

 


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데이터 분석 절차


 

단계

세부단계

1.

데이터 준비

·         데이터 수집

·         데이터 가져오기

2.

데이터 탐색

·         데이터프레임으로저장

·         datatarget으로분리

3.

데이터 전처리

·         필터

·         수치형변수 표준화

·         범주형변수 인코딩

4.

데이터분할

·         훈련/검증용 데이터분할

·         교차 검증(CV)

5.

모델 구축

·         다양한 분석기법 적용

6.

모델 평가

·         모델 검정

·         검증용데이터로예측

·         정오분류표로검정

·         정확도, 민감도확인

·         ROC 곡선그리기

7.

최적화

·         교차검정

·         학습곡선

·         검증곡선

·         하이퍼파라미터튜닝

8.

모델 공유

·         모델 현업 사용

·         평가결과 공유

·         서비스

 

 

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과적합 발생 여부을 알아내는 방법

·       과적합은 층이 너무 많거나 변수가 복잡해서 발생하기도 하고 테스트셋과 학습셋이 중복될 생기기도 합니다.

·       딥러닝은 학습 단계에서 입력, 은닉층, 출력층의 노드들에 상당히 많은 변수들이 투입됩니다. 따라서 딥러닝을 진행하는 동안 과적합에 빠지지 않게 주의해야 합니다.

·       과적합 발생 여부를 알아내려면 주어진 데이터 일부는 모델을 만드는 훈련 데이터로 사용하고, 나머지 일부는 테스트 데이터로 사용해 모델을 평가해야 합니다.

·       , 데이터 추출 통한 모형평가가 필요합니다.

 

 


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supermarket.arff 데이터

·       고객이 백화점의 여러 매장에서 구매한 제품을 기록한 데이터입니다.

·       고객이 여러 매장에서 구매한 제품을 기록한 것으로 매장을 나타내는 변수들과 고객이 구매한 제품을 나타내는 변수, 그리고 총구매액의 크기를 나타내는 변수로 구성되어 있습니다.

·       매장에서 특정제품을 구매했을 경우, 't' 값을 가지고, 구매하지 않았을 경우 빈 값으로 표현되어 있습니다.

·       데이터는 4627건이 존재합니다.

 

 


 

 

C:\Program Files\Weka-3-8\data\supermarket.arff


 


 

 




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데이터 저장을 위한 ERD 통한 최적화된 Table 도식화

 

 

CASE 1 - 1NF

반복 집합이 있는 비정규 테이블 - Before 정규화

학번

과목명

성적

이름

100

{전자계산기 구조, 운영체제}

{92, 90}

김사랑

101

{데이터베이스, 데이터 통신}

{82, 76}

오지호

102

운영체제

82

이선균

 

 

 

After 정규화

학번

과목명

성적

이름

100

전자계산기 구조

92

김사랑

100

운영체제

90

김사랑

101

데이터베이스

82

오지호

101

데이터 통신

76

오지호

102

운영체제

82

이선균

 

 

 

 

 

CASE 2 - 2NF

1NF 정규 테이블 - Before 정규화

학번

과목명

성적

이름

100

전자계산기 구조

92

김사랑

100

운영체제

90

김사랑

101

데이터베이스

82

오지호

101

데이터 통신

76

오지호

102

운영체제

82

이선균

 

 

 

 

After 정규화

수강, 학생 테이블로 분리합니다.

 

수강 테이블

학번

과목명

성적

100

전자계산기 구조

92

100

운영체제

90

101

데이터베이스

82

101

데이터 통신

76

102

운영체제

82

 

 

학생 테이블

학번

이름

100

김사랑

101

오지호

102

이선균

 

 

 

 

CASE 3 - 3NF

 

Before 정규화

학생별 학과 지도교수 데이터입니다.

학번

지도교수

학과

100

이순재

컴퓨터 공학과

101

김연아

멀티미디어학과

102

이순재

컴퓨터 공학과

103

강부자

경영 정보학과

104

이순재

컴퓨터 공학과

105

김연아

멀티미디어학과

 

 

 

After 정규화

지도 테이블

학번

지도교수

100

이순재

101

김연아

102

이순재

103

강부자

104

이순재

105

김연아

 

 

교수 테이블

지도교수

학과

김연아

멀티미디어학과

강부자

경영 정보학과

이순재

컴퓨터 공학과

 

 

 

 

https://codedragon.tistory.com/4196

https://codedragon.tistory.com/8538

https://codedragon.tistory.com/9035

 


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VisualSVNSERVER - download(다운로드)

 

홈페이지에 접속한 >>

페이지 오른쪽 VISUALSVNSERVER [download] 버튼을 클릭합니다.

https://www.visualsvn.com/


 

 

 

자신의 운영체제에 맞는 버전을 다운로드 합니다.

https://www.visualsvn.com/server/download/


 

 


 

 

 

 

직접 다운로드 

VisualSVN-Server-3.9.3-x64.msi



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2019. 12. 8. 00:30

Webflow Development/UI&UX


 

 

Webflow

·         웹디자인을 기본으로 하는 프로토타이핑 사이트입니다.

·         프로그램 설치 없이 상에서 프로토타이핑을 있습니다.

·         미리 만들어진 여러가지 템플릿(무료/유료) 활용해서 제작할 있습니다.

 

https://webflow.com/

 


 



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