|
신경망의 보완
2개의 은닉층이 있다.
1) 첫번째 은닉층
: 입력변수의 단순선형결합(항등함수)사용
2) RBF로 구성
첫번째 은닉층에서 입력층의 차원을 축소시킴으로써, RBF 신경망이 가지는 적용상의 문제점 어느 정도 보완 가능.
데이터마이닝
|
- 페이지 12페이지
- 가격 2,000원
- 등록일 2005.06.22
- 파일종류 한글(hwp)
- 참고문헌 없음
- 최근 2주 판매 이력 없음
|
|
신경망을 이용한 화학공정제어, 한국과학기술원, 1996.
이건창, 최신경영정보시스템, 무역경영사, 2003. 1. BI기법의 유통업 적용
(1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략
(2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략
(3) 데이터마이닝의 기
BI기법의 유통업 데이터마이닝, 인공신경망 페지로직, BI기법의 유통업,인공신경망,데이터마이닝,페지로직,전문가시스템,BI기법,BI기법 제조업,BI기법금융업,BI,
|
- 페이지 25페이지
- 가격 4,000원
- 등록일 2013.05.04
- 파일종류 한글(hwp)
- 참고문헌 있음
- 최근 2주 판매 이력 없음
|
|
데이터마이닝의 등장 배경
1. 출현배경
2. 국내동향
Ⅲ. 데이터마이닝의 기법
1. 로지스틱 회귀분석
1) 로지스틱 회귀분석의 개요
2) 회귀분석의 특징
2. 의사결정나무
1) 의사결정나무의 개요
2) 의사결정나무의 특징
3. 신경망 분석
1)
|
- 페이지 14페이지
- 가격 6,500원
- 등록일 2009.02.26
- 파일종류 한글(hwp)
- 참고문헌 있음
- 최근 2주 판매 이력 없음
|
|
데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹
|
- 페이지 10페이지
- 가격 1,500원
- 등록일 2010.05.16
- 파일종류 한글(hwp)
- 참고문헌 있음
- 최근 2주 판매 이력 없음
|
|
데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(Business Data mining)
2. 웹
|
- 페이지 11페이지
- 가격 5,000원
- 등록일 2009.02.20
- 파일종류 한글(hwp)
- 참고문헌 있음
- 최근 2주 판매 이력 없음
|