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in.html
http://myhome.shinbiro.com/~KKI507/lon25.
http://home.taegu.net/~kpsec/
http://home.taegu.net/~kpsec/data/wframe.htm
http://kpa.yonsei.ac.kr/bi/abstract/bi8ak.htm
http://www.keriss.re.kr/~jin/ET/행동주의.htm
http://cau.ac.kr/~jpmhong/cwb-data/data/gs105/고급아동학습이론.hwp
http://home.cein
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in.html
http://myhome.shinbiro.com/~KKI507/lon25.
http://home.taegu.net/~kpsec/
http://home.taegu.net/~kpsec/data/wframe.htm
http://kpa.yonsei.ac.kr/bi/abstract/bi8ak.htm
http://www.keriss.re.kr/~jin/ET/행동주의.htm
http://cau.ac.kr/~jpmhong/cwb-data/data/gs105/고급아동학습이론.hwp
http://home.cein
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://cheju.kfem.or.kr/data/농약사용실태.hwp
⑪http://inhen.gyeongbuk.go.kr/data/골프장 잔류농약 검사.hwp
⑫http://www.kei.re.kr/04_publ/pdf/report/1.pdf
⑬http://www.ksidi.co.kr/ksr/thesis/62/in/62in-1.hwp
Ⅰ.서론
Ⅱ. 본론
1. 선행연구
2. Finding
Ⅲ.결론
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in(http://www.naver.com)
2. 이창신,「악의 개념과 젠더정치 : 17세기 뉴잉글랜드 지방의 마녀사냥」,『미국사 연구』13(2000)
3. 박원순, 「서양의 마녀 재판과 한국의 국가보안법 현상」(http://yangsimsu.or.kr/data_boan/...) 1. 서론
2. 세계사 속의 마녀
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data/html_dir/2010/07/30/2010073001338.html
http://gjdream.com/v2/news/view.html?news_type=202&code_M=2&mode=view&uid=416527
naver 지식 in Ⅰ. 서 론
※다문화 가정이란?
Ⅱ. 본 론
1. 다문화가정 자녀의 교육 및 문제점
2. 학교 사회복지 프로그램 및 시행
3. 학교 사
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or.kr/wbj/data_view_news.jsp?cat_id=news_1&reqPageCnt=1&art_id=1429199)
“ FBS(fasting blood sugar)” 예방의학교실, (http://blog.naver.com/nakindi/80124131926)
박인호 기자(ihpark@heraldm.com), “동대문 세계적 패션타운을 꿈꾸다”, 해렬드 경제,
2010-04-05 16:05, (http://biz.heraldm.com
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데이터 생산 기술의 진보와, 이에 필요한 데이터 저장•관리•분석 기술의 발전 속에서 빅 데이터가 출현하게 된다.
≪ … 중 략 … ≫
Ⅱ 주요 내용
-빅 데이터(Big Data)정의
빅 데이터란 말 그대로 데이터에 비해
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Data mining is accepted as one of the best ways retrieving hidden information, unexpected patterns and new rules.
Although Data mining is the primary stage, Data mining tools and methodologies are commonly used to utilize the data collected from external and internal company in the various indust
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in other fields, such as YouTube's favoritism to specific dialect and gender [3], or an A-level grading system that discriminated the marginalized students [4], which left us a question 'can we still trust ML models?'.
This essay will address
1) Impossibility of bias-free data and ML.
2) Confli
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columns in matrix A. Hence, we can obtain p and q using:
compute p = %cols(alpha)
compute q = %cols(beta)
Unless otherwise specified, creation of a literal vector using COMPUTE causes RATS to create
a row vector. Hence, alpha has 1 row and 3 columns while beta has 1 row and 2 columns.
Next, we
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