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베이즈 데이터 분석. 한국방송통신대학교출판문화원. 1. (10점) (2장 13번 참조) 다음은 2014년 군에 입대하는 10명의 병사들의 키를 잰 결과이다.
186.5, 184.7, 170.4, 179.8, 169.1, 176.6, 175.1, 176.6, 186.8, 170.2
사전 분포와 모형을
이라 할 때, 다음
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베이즈 데이터 분석, 한국방송통신대학교출판문화원.
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Credible_interval (1) (10점) 현재 대한민국에서 코로나19 바이러스 보균자는 전체 인구의 5%라고 알려져 있다. A는 코로나19 진단 키트를 사용해서 테스트를 해보았더
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수가 많아도 효과적으로 표본을 추출한다. Stan은 WinBUGS나 JAGS와 달리 복잡한 모델에서도 상당히 정상적으로 표본을 추출할 수 있다. Stan에서는 추정계산에 변분 베이즈법의 한 버전인 자동 미분 변분 추정(ADVI)을 사용할 수도 있다.
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베이즈 데이터 분석, 한국방송통신대학교출판문화원. 1. (10점) 다음은 2014년 군에 입대하는 10명의 병사들의 몸무게를 잰 결과이다.
68.3, 85.7, 73.8, 83.2, 58.9, 72.7, 70.5, 58.7, 74.1
군에 입대하는 병사들의 몸무게의 평균을 라 하고, 관측된 몸무
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데이터의 일부분이다. 두변수 mpg(마일/갤론)과 hp(마력)을 각각 x1와 x2로 나타내었다.
두 변수 사이의 상관계수 에 대해 추론하고자 다음의 모형을 고려하자.
모수들의 사전분포는 다음과 같다고 하자.
다음의 질문에 답하시오.
(a)
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분석을 위한 데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보안논문지 제12권 제2호 (2012년 5월) pp.61-70 1598-7329
특수기술 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호
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데이터 지침에 따라야만 하는 문제로 이동해야 함을 의미한다. 마지막으로 성공적인 데이터 품질 관리를 위해 고려할 사항을 제시하며 글을 맺고자 한다.@
[1] 데이터 기여도와 품질 관리 난이도를 분석해 확실한 비즈니스 효과를 볼 수 있는
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데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12
(2) 입력변수 특성 13
4. 신경망 모형의 구성 17
5. 실
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분석-------------------------------------------------------9
III. 분석틀-----------------------------------------------------------10
1) 분석방법----------------------------------------------------------11
2) 변수의 정의 및 변수의 측정------------------------------------------11
3) 데이터의
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데이터를 담기 위한 파일 포맷으로 애플의 퀵 타임(Quicktime) 파일 포맷을 기반으로 제정되었다. 초기의 MP4 파일 포맷은 MPEG-4 시스템 규격 관련 내용들을 파일 내에서 반드시 포함하도록 하고 있으며, MPEG-4 시스템 규격에 포함되어 있다(이를 MP4
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한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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(주)한국데이터통신에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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(주)데이터포스트에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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(주)데이터포스트에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사
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분석사 2급을 취득하므로 SPSS 프로그램을 다룸으로써 다양한 통계 분석 도구를 다룰 수 있습니다. 이런 통계 프로그램과 통계학을 접목함으로써 데이터 분석 및 모형 개발을 할 수 있는 것이 저의 가장 큰 특기입니다. 그리고 금융 자격증을
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데이터 분석과 머신러닝 이론을 주제로 연구를 지속하고자 한다.
박사과정에서는 고차원 환경에서의 통계적 추론 방법, 기계학습 모델의 통계적 해석, 베이즈적 접근을 통한 복잡한 데이터 문제 해결 등을 주제로 연구를 진행하고, 주요 국제
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분석을 할 수 있었습니다. 이 프로젝트는 텍스트 데이터 처리와 관련된 다양한 기술을 배우는 기회가 되었고, 실질적인 AI 모델을 구축하는 데 필요한 경험을 제공해주었습니다.
저는 이처럼 다양한 데이터 분석 및 AI 모델링 프로젝트를 통해
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분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과 같은 페이지에 데이터를 확보하는데 이바지할 수 있는 데이터 수집
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분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으로 SKT의 data hub등과 같은 페이지에 데이터를 확보하는데 이바지할 수 있는 데이터 수집
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