2019/12/09(19)
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OpenMarkov
OpenMarkov ≒ 오픈마르코프 오픈 소스 그래픽 모델링 도구 www.openmarkov.org OpenMarkov - wiki https://bitbucket.org/cisiad/org.openmarkov/wiki/Home
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opencv/data/haarcascades/
opencv/data/haarcascades/https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades haarcascade_eye.xmlhaarcascade_eye_tree_eyeglasses.xmlhaarcascade_frontalcatface.xmlhaarcascade_frontalcatface_extended.xmlhaarcascade_frontalface_alt.xmlhaarcascade_frontalface_alt2.xmlhaarcascade_frontalface_alt_tree.xmlhaarcascade_frontalface_default.xmlhaarcascade_fullbody.xmlhaarcascade_lefteye_2splits.x..
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요구사항 수집
요구사항 수집 · 요구사항을 수집하는 방식은 문서나 인터뷰를 통하는 방식과 기존 시스템 분석을 통해 요구사항을 수집하는 방식이 있습니다. · 문서의 경우, 일반적으로 제안요청서(RFP: Request For Proposal)를 통하여 요구사항을 추출하거나 기존 시스템이 존재하는 경우 시스템 매뉴얼이나 사용자 매뉴얼을 통해 시스템 현황을 파악하고 추가적인 사용자 인터뷰를 통해 요구사항을 추출하여 수집합니다. · 기존 시스템이나 문서로 정리된 내용이 없을 때는 포커스 그룹인터뷰(FGI: Focus Group Interview), 설문, 워크숍 등 다양한 요구사항 수집 기법을 활용 하여 요구사항을 수집합니다.
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요구사항 검증시 재검토 대상
요구사항 검증시 재검토 대상 · 요구사항 검증시 재검토의 대상이 발생 할 수 있습니다. · 일반적인 재검토의 대상이 되는 것은 정보 요구 사항 정의서, 정보 항목 목록, 유즈케이스 정의서 , 클래스 다이어그램 등이 있습니다. 재검토 계획서 포함 항목 재검토 계획서에 포함되어야 할 사항은 아래와 같습니다.
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WEKA IBk
IBk · Instance Based paremeter k · IBk 분류분석은 k-means 군집분석과 유사합니다. · Weka GUI Explorer 로 실행하면 정분류율은 산출되지만 모델은 출력되지 않으며 노이지 데이터세트의 경우 k 가 적을수록 정분류율이 향상됩니다. · IBk는 NaiveBayes 처럼 모든 속성은 똑같이 중요하다고 가정하고 있습니다. · IBk는 분석 성능이 느릴 수 있지만 좋은 기계학습법중 하나입니다. · IBk는 훈련 인스턴스의 수(n)와 k가 무한대에 도달하고 k/n 이 0에 수렴할때 오차는 최소화 됩니다. 결국 많은 양의 데이터세트와 큰 값의 k 를 사용하면 이론적으로 분류정확도가 보장되게 됩니다. Class IBk http://weka.sourceforge.net/do..
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2.Summary - 2.빅데이터 입출력구조 설계하기
하둡 에코시스템(Ecosystem), 도식도, 구성요소 · 하둡과 관련된 프레임워크들을 하둡 에코시스템이라 합니다. · 하둡 코어 프로젝트(HDFS, MapReduce)와 하둡 서브 프로젝트(수집, 분석, 마이닝 등)로 구성됩니다. · 다양한 프레임워크가 존재하며, 사용자의 상황에 맞추어 조립하여 사용할 수 있습니다. https://codedragon.tistory.com/9570 빅데이터 플랫폼 아키텍처의 외부 시스템 외부 시스템은 빅데이터 플랫폼 아키텍처의 기본 아키텍처에 포함되지 않습니다.