3과목 빅데이터모델링

에측 분석모형 현황 진단모형 최적화 분석모형

분류,회귀

의사결정트리(분류) 랜덤포레스트 인공신경망(지도) 서포트벡터머신 로지스틱회귀분석

의사결정트리(회귀) 선형회귀분석 다중회계분석

군집분석 연관성분석 인공신경망(비지도) 오토인코더

정답이있는데이터 없는데이터 동시학습

독립변수가 주어질때의 종속변수의 기댓값으로 일반적으로 최소제곱법을 이용.

잔차의 제곱의 합이 최소가 되게하는 직선을 찾는법

선형성 독립변수와 종속변수는 선형적이여야한다. 잔차 정규성 잔차의 기대값은 0이고 정규분포이다. 잔차독립성 잔차들은 서로 독립적이어야한다. 잔차등분산성 잔차들의 분산이 일정헤야한다. 다중공산성 다중회귀분석응 수행할경우 3개이상의 독립변수 간에 상관관계로 문제가없어야한다.

1개의 종속변수와 2개이상의독립변수 y=ax1 bx2 cx3 +d

카이제곱통계량의 p-value 지니계수 틀릴확률? 엔트로피지수 무질서정도에 대한 측도

F통계량의 p-value ->등분산성을 검정하여 p값이커지면 등분상성이있음 낮은이질성 즉 순수도가 높다. 분산의감소량 ->감소량이 최대값이 될수록 낮은 이질성

CART C4.5/C5.0 CHAID 랜덤포레스트

부트스트래핑 배깅 부스팅

경사 하강법 경사 상승법 확률적 경사 하강법

라쏘 L1 규제(정규화) 절대값 릿지 L2 규제(정규화) 유클리드거리값

은닉충의 뉴런을 임의삭제 앙상블효과처럼

그리드서치 랜덤서치 베이지안최적화 자동화

relu lstm(long short-term memory) GRU 배치정규화

H + 2P -FH/S +1

W+2P-FW / S. +1

은닉층이 순환구조로 동일한 가중치를 공유. 확률족 경사하강법 SGD 사용. 필기인식이나 음성인식등 시변적특징의 데이터에 적용할수있더.

RNN단점보완 일반 신경망대비 4배많은 파라미터보유. 입력 / 출력 / 망각 GRU와 비슷함.

비지도. 다차원데이터를 저차원으로 바꾸고 다시 저->고 바꾸면서 데이터의 특장점을 찾아낸다. 인코더 디코더

지지도 해당 물건을 구입할확률 신뢰도 구매했을때 다른물건을 구입할 조건부 확룰 향상도 1보다크면 양의상관 작으면 음

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시계열데이터가 평균과 분산이 일정한경우 일정하지않으먼? 평균 ->차분을 통해 분산 -> 변환을 통해

이동평균법 지수평활법 분할법

자기회귀모형AR 자기회귀이동평균모형ARMA 자기회귀이동누적평균모형ARIMA

보팅 부스팅 배깅 스태킹