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전문지식 8,170건

(1)사전확률과 사후확률에 대해 설명한 후, 분석결과에서 tp rate와 fp rate에 대해 설명하여라. (2)naive bayesian을 통한 자료의 설명력을 논하시오. 6.logistic regression 과 cart, bayesian 각각의 분석결과와 분석방법을 비교하시오.
  • 페이지 15페이지
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  • 등록일 2007.01.25
  • 파일종류 한글(hwp)
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2장 데이터 마이닝 (1) 데이터분석의 목적과 계획 (2) 사용자료 및 분석방법 3. 본론 (1) 변수선택 및 분석순서 (2) 의사결정나무, 신경망, 로지스틱 회귀 분석 및 SVM 분석 (3) 모델 비교를 통한 최적 모델 선정 4. 결론
  • 페이지 16페이지
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  • 등록일 2019.02.26
  • 파일종류 한글(hwp)
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데이터 마이닝 기법들 지도 학습(Supervised Learning) 의사결정나무(Decision Tree) 인공신경망(Artificial Neural Network) 판별분석(Discrimination Analysis) 회귀분석(Regression Analysis) 및 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression) 자율 학습(Unsupervised Learning) OLAP(On-
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  • 등록일 2004.06.27
  • 파일종류 피피티(ppt)
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분석을 통한 전략적 의사 결정과 상세 데이터를 통한 전술적 의사 결정이 가능하게 됨 - 중략 - 제1장 데이터 마이닝 개요 제2장 자료의 탐색 제3장 군집화 제4장 연관규칙의 발굴 제5장 나무모형 제6장 신경망 제7장 로지스틱 회귀모형
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  • 등록일 2012.07.05
  • 파일종류 아크로벳(pdf)
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분석을 통한 전략적 의사 결정과 상세 데이터를 통한 전술적 의사 결정이 가능하게 됨 - 중략 - 제1장 데이터 마이닝 개요 제2장 자료의 탐색 제3장 군집화 제4장 연관규칙의 발굴 제5장 나무모형 제6장 신경망 제7장 로지스틱 회귀모형과
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  • 등록일 2011.12.14
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논문 83건

데이터마이닝. 1. 데이터마이닝의 개념과 특징 2. 데이터마이닝 프로세스 3. 연관규칙분석 4. 로지스틱 회귀분석(logistic regression) 9강 CRM을 위한 데이터마이닝2 1. 군집분석 2. 의사결정나무 3. 인공신경망 4. 모형의 평가 10강. CRM전략
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  • 발행일 2015.10.14
  • 파일종류 한글(hwp)
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의사결정트리를 이용한 적군의 주타격 방향 분석, 김무수, 박건우, 이상훈, 정보과학회논문지 제40권 제1호 (2013년 1월) pp.37-44 특수기술 기계경비시스템 오경보 이벤트 분석을 위한 데이터마이닝 기법 연구, 김종민, 최경호, 이동휘, 정보·보
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  • 발행일 2015.11.17
  • 파일종류 한글(hwp)
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  • 저자
데이터의 기초 분석 10 3. 변수선정 11 (1) 성별과 연 구매회수와의 독립성 검정 12 (2) 입력변수 특성 13 4. 신경망 모형의 구성 17 5. 실험결과와 분석 17 (1) 신경망 결과 17 (2) 로지스틱 회귀분석 18 (3) 실험 결과비교 19 IV. 결론 및 추후연구
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  • 발행일 2010.01.18
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  • 저자
분석과 그 응용』, 자유아카데미 제주도(1990, 2000) 『주요관광행정 현황』 김연형, 『시계열분석』, 자유아카데미 박유성 · 허명(2000), 『시계열자료분석』 , 자유아카데미 안종윤(1995), 바람직한 관광수요예측방법의 모델정립, 『한양연구논
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  • 발행일 2011.07.05
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  • 저자
분석. 家政科學硏究 Vol.5. 全南大學校家政科學硏究所. 김혜선, 한희선. 1995. 배우자 선택 메카니즘에 대한 연구. 가정관리학회지 vol. 13, 가정관리학회. 김양희, 문영소, 박정윤. 2003. 미혼남녀의 결혼관에 대한 연구. 생활과학논집 vol.13, 중대생
  • 페이지 12페이지
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  • 발행일 2015.05.05
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취업자료 981건

분석 능력을 키웠습니다. SPSS 프로그램 사용법을 익히면서, 회귀 모형을 세우고 자료 간의 상관관계를 도출하는 방법을 배웠습니다. 또한 ‘여기에 당신의 욕망이 보인다.’ 책을 읽으면서 데이터 마이닝의 본질에 대해 좀 더탐구하게 되었습
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  • 등록일 2020.02.13
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  • 직종구분 일반사무직
데이터의 정제, 고객 신용평가 보조, 리스크 모델링 등을 수행하며 실무에서 요구되는 분석 능력과 비즈니스적 사고를 익힐 수 있었습니다. 또한, 데이터를 단순히 분석하는 것을 넘어 금융 시장과 고객의 니즈를 고려하여 실질적인 의사결정
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  • 등록일 2025.03.11
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  • 직종구분 무역, 영업, 마케팅
데이터를 해석 가능하게 만드는 과정이 중요하다는 걸 체감했습니다. 입사 후 이루고 싶은 목표는 무엇인가요? HK이노엔의 임상시험 과정에서 데이터 기반 의사결정을 이끄는 분석가가 되는 것이 목표입니다. 궁극적으로는 분석 자동화 프로
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  • 등록일 2025.04.13
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  • 직종구분 일반사무직
Data 분석 및 Modeling 선택의 근거 : CRM 관련 데이터 수집 및 분석을 통한 market needs 분석 희망 [SNS 상의 데이터 수집을 통한 감성분석] R을 통해 페이스북, 트위터의 고객들의 자동차 관련 의견 및 태도 등에 대한 데이터를 수집하여 감성분석을 실
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  • 등록일 2025.04.10
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  • 직종구분 교육 강사직
분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다. 1. 회사 및 해당직무에 지원하게 된 동기와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 중장기적 목표에 대해 구체적
  • 가격 2,500원
  • 등록일 2025.04.10
  • 파일종류 한글(hwp)
  • 직종구분 서비스, 기타 특수직
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