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결측값(Missing data), 결측값 처리
결측값(Missing data) · ≒ 결측치(Missing Value) · NA(Not Available) 로 표시되어 집니다. · 변수 값을 조사나 측정하지 못했을 경우나 변수 값에 대한 정보를 모르는 경우를 의미합니다. · 샘플에서 누락된 변수값을 지칭합니다. · 결측치는 오류로 인해 발생할 수도 있지만, 단순히 조사 대상이 측정을 원하지 않을 때에도 발생합니다. 결측값 처리
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데이터 마이닝 기법
데이터 마이닝 기법아래의 데이터 마이닝 기법 외에도 데이터 마이닝 분석기법은 많이 존재합니다.· 군집분석,· 의사결정나무 분석,· 연관성 규칙 발견 분석,· 인공 신경망,· 사례기반 추론,· 유전자 알고리즘 기법· 등
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데이터 마이닝 vs 기계학습
데이터 마이닝 vs 기계학습
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교사 학습 알고리즘(Supervised Learning Algorithm)
교사 학습 알고리즘(Supervised Learning Algorithm) · Artificial neural network · Boosting · Bayesian statistics · Decision tree · Gaussian process regression · Nearest neighbor algorithm · Support vector machine · Random forests · Symbolic machine learning · Ensembles of classifiers · 등
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교사 학습 분석 과정 도식도
교사 학습 분석 과정 도식도 새로운 입력데이터를 입력하면 학습을 통해 최적화된 분석모델을 도출합니다. Trainning Data Set중 일부는 Traing Data(파란색)으로 나머지는 Test Data(오랜지색)으로 사용합니다. 도출된 분석 모델을 실제 데이터에 적용하여 최적의 예측값을 도출합니다.
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교사 학습(Supervised Learning)
교사 학습(Supervised Learning) · ≒ 지도학습 · 사람이 교사로서 각각의 입력에 대해 레이블을 달아서 컴퓨터한테 주면 컴퓨터가 그것을 학습하는 것을 말합니다. · 데이터에서 하나의 함수를 유추해 내기 위한 방법입니다. (강아지 사진데이터에서 강아지라고 판단하는) · 입력 데이터에 결과 값이 포함되어(labeling이 되어) 있습니다. (강아지 사진에는 강아지가 포함되어 있음) · 컴퓨터에게 어떤 것이 맞는 답인지를 지정해 줍니다. 컴퓨터는 지정해 준 답과 비슷한 것을 판단해서 맞는 것이 무엇인지 판단합니다. 판단을 하기 위해 수많은 데이터를 활용하여 학습합니다. · 이미 알려진 사례를 바탕으로 일반화된 모델을 만들어 의사 결정 프로세스를 자동화합니다. 즉, 사용자는 알고리즘에 입력과 기..