인공지능 유권자정보로 정치성향 분석, Bayesian, Markov
본 자료는 1페이지 의 미리보기를 제공합니다. 이미지를 클릭하여 주세요.
닫기
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
해당 자료는 1페이지 까지만 미리보기를 제공합니다.
1페이지 이후부터 다운로드 후 확인할 수 있습니다.

소개글

인공지능 유권자정보로 정치성향 분석, Bayesian, Markov 에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 어떤 정당에서는 과거 유권자의 투표 성향 자료를 기초로 미래의 새로운 유권자들에 대한 투표 성향을 예측하려고 한다. 아래의 자료는 9명의 유권자들이 과거 여당(+) 또는 야당(-)에 투표한 기록이다. 각 유권자에 대하여 각각 성별(sex), 나이(age), 수입(income)에 대한 데이터가 있다.
2. 어떤 과학 분야 문서들을 Physics, Biology, Chemistry 등 세 가지 카테고리로 분류한다고 하자. 다음의 확률은 Yahoo 로부터 수집되어 전문가에 의해 미리 분류된 웹페이지들의 텍스트를 분석하여 추정되었다. 예를 들어 Physics에 해당하는 문서에서 ‘atom'이라는 단어가 나타날 확률은 0.1 이었다.
3. 다음 그림은 자동차가 시동이 걸리기 위한 여러 요소들의 관계를 Bayesian network 으로 나타낸 것이다.
4. Red, blue, green 등 세가지 구슬들이 담겨있는 컵 C1, C2, C3가 있다. 순차적으로 컵을 선택하고 선택된 컵에서 구슬을 하나씩 꺼내어 보여준다고 하자. 보여진 구슬은 다시 컵안에 넣는다. 컵이 선택되는 과정은 다음과 같은 Markov process이고, 처음 컵을 선택할 때는 각 컵의 선택 확률이 동일하며, 각 컵 안에 있는 구슬의 수는 아래와 같다.

본문내용

우 Battery = bad 의 확률을 구하시오.
-Product
P=Good
G=Full
Sp=Yes
P=Good
G=emp
Sp=No
P=Bad
G=Full
Sp=Yes
P=Bad
G=emp
Sp=No
P=Good
G=Full
Sp=Yes
P=Good
G=emp
Sp=No
P=Bad
G=Full
Sp=Yes
P=Bad
G=emp
Sp=No
B=Good
0.00504
0
0.000112
0.004032
0.1728
0
0.000384
0.00192
B=Bad
0.00063
0.0567
0.00014
0.01134
0.0216
0.027
0.00048
0.0054
-Sum
Plug=Good
0.028768
Plug=Bad
0.12896
-Normalize
Plug=Good
0.1824
Plug=Bad
0.8176
4. Red, blue, green 등 세가지 구슬들이 담겨있는 컵 C1, C2, C3가 있다. 순차적으로 컵을 선택하고 선택된 컵에서 구슬을 하나씩 꺼내어 보여준다고 하자. 보여진 구슬은 다시 컵안에 넣는다. 컵이 선택되는 과정은 다음과 같은 Markov process이고, 처음 컵을 선택할 때는 각 컵의 선택 확률이 동일하며, 각 컵 안에 있는 구슬의 수는 아래와 같다.
C1: 4 red, 2 blue, 4 green
C2: 1 red, 6 blue, 3 green
C3: 3 red, 4 blue, 3 green
어떤 컵이 선택되었는지는 보여지지 않는다고 할 때, 두 개의 red 구슬이 연달아 보여진 경우 가장 확률이 높은 컵의 sequence는 무엇인지 HMM 모델에 의해 계산해보시오.
  • 가격1,900
  • 페이지수5페이지
  • 등록일2021.01.18
  • 저작시기2009.5
  • 파일형식한글(hwp)
  • 자료번호#1143668
본 자료는 최근 2주간 다운받은 회원이 없습니다.
다운로드 장바구니