https://mediawiki.zeropage.org/index.php?action=history&feed=atom&title=%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94%2F2015_10_28 2026-05-15T16:38:45Z Revision history for this page on the wiki MediaWiki 1.39.8 https://mediawiki.zeropage.org/index.php?title=%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%94%94/2015_10_28&diff=50193&oldid=prev 2015-10-28T06:21:03Z

<p></p> <p><b>New page</b></p><div>__TOC__<br /> = 참여 =<br /> [[이병윤]], [[권영기]], [[원준연]], [[이원준]]<br /> <br /> = 활동개요 =<br /> * 집단지성 프로그래밍 7장: 데이터마이닝<br /> * 진행: [[원준연]]<br /> <br /> = 내용 =<br /> Datamining<br /> - 수학<br /> - 통계학<br /> - 기계학습<br /> - 인공지능<br /> - etc.<br /> <br /> 데이터의 속성<br /> - Numerical -&amp;gt; Discretize<br /> - Ordinal<br /> - Nominal(Categorical)<br /> <br /> association rule / attribute importance<br /> supervised / unsupervised<br /> - 결과값을 활용하는가의 여부<br /> - supervised: 결정트리, 베이지언 네트워크, 회귀분석, 신경망<br /> - unsupervised: K-means, 계층적 클러스터링, 밀도기반<br /> <br /> 결정트리<br /> - Categorical<br /> <br /> K-means<br /> - 임의의 클러스터 중심을 K개 설정하고, 가장 가까운 클러스터로 이동, 클러스터 구성 값들의 평균으로 중심 수정<br /> <br /> 계층적 클러스터링<br /> - 데이터가 초기 클러스터 -&amp;gt; 가까운 데이터를 모아 부모 노드로 설정<br /> <br /> 밀도 기반<br /> - 저밀도 지역을 노이즈로 판단하고 생략<br /> <br /> 회귀분석<br /> - 데이터를 표현하는 가장 적합한 직선의 방정식을 구함 -&amp;gt; 오차제곱합의 최소화<br /> <br /> 다중 퍼셉트론<br /> - 입력된 값(-1~1로 변환됨)의 가중치를 계산, 출력값과 가중치의 곱의 총합<br /> <br /> 원형 기준 함수<br /> - K-means로 생성된 클러스터가 네트워크 노드, 입력과 중심의 근접도가 곧 가중치<br /> <br /> SVM<br /> - 우리가 아는 그것<br /> <br /> 베이지언<br /> - 저는 이게 뭔 소린지 아직도 모릅니다<br /> <br /> 마이닝 프로세스<br /> - 모델링과 속성 선택<br /> - 학습 셋 만들기<br /> - 정규화화 데이터 정제<br /> - 데이터 분석<br /> - 예측 모델의 품질 측정<br /> - 예측 모델 상용<br /> <br /> K 분할교차 검증<br /> - 데이터를 K 개로 나누어 K-1개에 대한 예측 모델을 만들고 나머지 하나에 대해 시험해 본다.<br /> <br /> WEKA / JDM(DEPRECATED!)<br /> <br /> = 다음 활동 =<br /> * 8장 by [[권영기]]<br /> ----<br /> [[활동지도/2015]], [[머신러닝스터디]]<br /> </div>

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