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data의 노이즈를 제거하고 각 퓨처당(acc,zyr x y z) 샘플링을 50개 300개씩 한다 */
void CutTrain(float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **);
/* test data의 노이즈를 제거하고 각 퓨처당(acc,zyr x y z) 샘플링을 50개 300개씩 한다 */
void CutT
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data-mining.co.kr> (2004.6)
▶중알일보, 2002/08/26
▶동아일보, 2002/08/27
▶조선일보, 2002/05/23
▶매일경제, 2004/5/01
▶ “한국은행 경제통계시스템” 한국은행
<http://ecos.bok.or.kr> (2004.5)
▶ “통계청 주요통계지표” 통계청
<http://www.nso.go.kr/newcm
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Data만을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하지만
모델링의 과적합을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하다고
볼 수 없다.
1. Mining소개 - 데이터마이닝 이란?
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데이타 웨어하우스 활성화에 따른 데이타 마이닝 구축 필요성에 대한 인식의 확산
컴퓨팅 능력의 향상에따른 데이터 마이닝을 위한 대량의 연산을 소화하는 것이 가능
2.Data Mining의 배경 및 동향
국내 동향
발전 단계
한국 IBM , 한국 SAS,
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데이타마이닝이 왜 지금 이렇게 부각되는 것인가?
데이타마이닝에서 사용되는 복잡한 방법론들이 지금 나와서 인가?
고객에 대한 분석이 이제서야 궁금해서 인가?
정보기술 환경의 변화
비즈니스 환경의 변화 1. DATAMINING의 정의
2. DAT
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