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전문지식 1,256건

확률이 매우 작다는 것을 보아 지진의 수는 Poisson random variable이라고 할 수 있다. 다음의 두 PMF 그래프를 보면 X축이 커지면 거의 0이라는 점에서 비슷한 양상을 보이는데 이론적인 그래프는 곡선의 형태를 그리지만 data에 의존한 실험적 그래
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  • 등록일 2012.05.22
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정사각형(정육각형) 모양으로 좌표를 나타낸다. 그 공간의 한 점에 Point A, B, C가 있다는 것을 가정한다. 카메라로 촬영한 원본 이미지 원본 이미지 좌표 하지만, 위와 같은 방법으로 이미지를 추출할 경우는, COLOR의 수가 무한대에 가까울 정도
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  • 등록일 2007.02.28
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방법을 사용 >> Uniform = rand(100000,1); >> for i=1:1:100000, Rayleigh(i) = sqrt(-log(1-Uniform(i))); end >> hist(Rayleigh,100) 1. Uniform Random Number 생성 2. Exponential Random Number 만들고 Histogram 출력 3. Gaussian Random Number 생성 4. Rayleigh Random Number 생성
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  • 등록일 2006.06.01
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random variable & Plot the PMF of normal distriution → MATLAB 시뮬레이션 결과, (a) PMF(확률질량함수)와 (b) PDF(확률밀도함수)의 그래프 모양은 거의 일치함을 알 수 있었다. 그러나 (a) PMF는 이산확률변수 X의 분포를 함수로 나타낸 것으로 Discrete하며, (b) PDF
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  • 등록일 2012.03.11
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random process X라 하고 X의 평균 power P를 구해보라. 2-2. X의 frequency 성분을 plot해 보아라. 이 때 신호의 크기가 2^14이므로 2^14 point FFT를 이용하여 magnitude를 plot해 본다. (참고: Matlab에서 fft를 수행한 후 fftshift를 해야 low frequency 성분이 plot의 가운
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  • 등록일 2011.02.08
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논문 11건

변수 2.1.2. 타겟변수 2.2. 랜덤포레스트 2.3. 변수중요도 2.4. 다중공선성 3. 결과 3.1. 중요변수 도출 3.2. 고소득산업체수와 신혼부부수 사이의 연관성 4. 제안 4.1. 산학협력 플랫폼 4.2. 일본 후쿠이현의 사례
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  • 발행일 2024.04.06
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확률이 적다는 결과도 나왔다. 다음으로 시간의 동향에 의한 특징은 시간이 지날수록 유방암 치료에 대한 수 술방법, 약물 등이 발달하기 때문에 생존률이 증가하는 것을 볼 수 있다. 참 고 문 헌 1) http://synapse.koreamed.org/Synapse/Data/PDFData/0096JBC/
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  • 발행일 2015.11.17
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반 2.898 .962 심화반 2.993 .992 합계 2.910 .965 [표8]은 사후검정을 통한 다중비교 결과이다. 이미 앞선 분석에서 요인 변수별 유의확률이 모두 유의수준 0.05를 넘었기 때문에, 각 요인에 대한 수준반 별 차이 또한 유의확률이 모두 유의수준 0.05를 넘
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  • 발행일 2011.02.07
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  • 저자
변수로 하여 분석하는 방법이다. 즉, 특정한 사항을 제한을 한 후 ANOVA분석을 하는 방법을 말한다. 각 논문을 비교, 분석 및 평가한 후 논문②가 가장 논문상에서 통계적 분석을 적절하게 사용했다고 결론을 내리게 되었다. 우선 통계분석 프
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  • 발행일 2008.11.03
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  • 저자
변수들의 확률분포를 가정해야하므로, 사전적으로 요구되는 정보의 양이 맴우 중요하다. 그러나 본 연구의 목적이 투자 의사결정과 적절한 투자금액 내에서의 최대이익을 낼 수 있는 사업안을 결정하는 것이기 때문에, 보다 세밀한 분석은
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  • 발행일 2012.12.05
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취업자료 10건

확률 및 랜덤 프로세스에 대한 기초지식을 넓혔습니다. 더불어 Pre College 연계과정에 참여해 실질적인 공학 연구환경과 하이브리드 시스템 연구기반에 대해 직접 경험해 보기도 했습니다. 이제 전자,통신 분야의 세계 최고 전문가이신 지도 교
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  • 등록일 2015.07.08
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  • 직종구분 기타
정리하고, 부족한 데이터를 보완하기 위해 다양한 데이터 소스를 검토하며 변수를 추가하는 방식으로 문제를 해결해 나갔습니다. 또한, 단순한 회귀 분석뿐만 아니라 머신러닝 기반의 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 등을 활용하여 예측 모델
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  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅
변수들을 탐색 분석을 통해 도출하고, 랜덤 포레스트 기법을 활용해 수요 예측 모델을 설계했습니다. 이를 통해 예산 범위 내에서의 거점 전략과 매출 증대안을 수립했으며, 이 성과를 인정받아 최우수 인턴으로 선정되었습니다. 둘째, 기획
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  • 등록일 2025.05.08
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  • 직종구분 일반사무직
변수 간 복잡한 상관관계 등으로 인해 모델 성능 향상에 어려움을 겪었습니다. 저는 데이터 전처리를 철저히 하고, 다양한 이상 탐지 알고리즘을 실험하며 최적의 모델을 찾기 위해 노력했습니다. 특히, 오토인코더와 랜덤 포레스트 모델을
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  • 등록일 2025.06.02
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  • 직종구분 IT, 정보통신
변수를 도출하였습니다. 더불어 고객 중요도 우선순위를 기반으로 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 거점 수요를 예측하였습니다. 그 결과 예산에 부합한 사업계획을 수립한 논리를 인정받아 최우수 인턴으로 선정되었습니다. 더불어 저의 기
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  • 등록일 2025.04.03
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  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅
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