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R을 이용한 MySQL 데이터의 적재, R을 이용한 MySQL 연동 단계
R을 이용한 MySQL 데이터의 적재 · 데이터베이스를 R에서 연동하면 데이터베이스 저장 용량과 R의 계산 능력을 사용합니다. · MySQL 데이터베이스에 저장된 데이터를 다루기 위해 {RMySQL} 패키지를 활용합니다. R을 이용한 MySQL 연동 단계
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"Incremental learning of concept drift in nonstationary environments"
"Incremental learning of concept drift in nonstationary environments" R. Elwell and R. Polikar, IEEE Trans. Neural Netw., vol. 22, no. 10, pp. 1517–31, Oct. 2011. 직접 다운로드 or http://bit.ly/2PwLAaz
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4.Summary - 4. 정형 데이터 결합 분석 수행하기
규칙 기반형 방법 · 규칙 기반형 방법은 통계적 방법보다 언어학적인 현상을 바탕으로 주어진 단어에 대한 품사를 결정합니다. 즉, 언어학적 현상을 분석하여 품사 결정을 위한 규칙을 도출하고 이를 기반으로 주어진 단어에 대한 품사를 결정합니다. · 규칙 기반형 방법은 통계적 방법에서의 필수적인 요소라 할 수 있는 사전이 없이도 직관적으로 규칙을 만들 수 있고 통계적 오류의 가능성을 최소화할 수 있다는 장점이 있습니다. 반면에 도메인에 대한 의존성이 높다는 단점이 있습니다. https://codedragon.tistory.com/9964
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바 차트(bar chart)
바 차트(bar chart) 데이터가 카테고리 값인 경우에는 bar()과 barh()으로 바 차트(bar chart)로 시각화 할 수 있습니다. bar() 막대그래프를 수직으로 그려줍니다. 인자 설명 left · x축에서 바(bar)의 왼쪽 변의 위치를 나타냅니다. · 막대를 표시할 위치 height · 막대의 높이 https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.bar barh() 막대그래프를 수평으로 그려줍니다. 인자 설명 xerr · 에러 바(error bar)의 x축 yerr · 에러 바(error bar)의 y축 alpha · 투명도 · 0이면 완전 투명, 1이면 완전 불투명 https://matplotlib.org/api/pyplot..
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시각화 결과물을 이용하는 사용자를 분류하고, 이용자별 시각화 이용 목적과 내용을 기술한다.
시각화 결과물을 이용하는 사용자를 분류하고, 이용자별 시각화 이용 목적과 내용을 기술한다. 사용자별 시각화 이용 내용(예시)
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논산시의 강우량 데이터 가져오기
데이터 수집하기논산시의 강우량 데이터 가져오기 "논산지 재난안전본부" 홈페이지에 접속합니다.https://www.nonsan.go.kr/safe/ 좌측 하단쪽의 [Rainfall 실시간 강우량] 버튼을 클릭합니다. https://www.nonsan.go.kr/safe/html/sub01/01010201.html[연간강우량] >> [파일 다운로드] 이전 홈페이지에서의 다운페이지 화면http://safe.nonsan.go.kr/prog/rainfallSearch/list.do?dayCheck=y