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[Seminar] Decision Tree, Randon Forest, Neural Network / Hypothesis, Gradient Descent

2022.8.16 1. Decision Tree와 Randon Forest & Neural Network 본 세미나에서는 Decision Tree와 Randon Forest & Neural Network의 내용을 다뤘다. 지난 세미나에서는 결측치를 다루는 방법에 대한 내용을 다뤘다. 1) Deletion: 결측치 제거시 목록 삭제와 단일값 삭제로 나눠 제거 할 수 있다. 2) Imputation: 특정 값으로 대치해 볼 수 있다.이때 mode, median, mean, Similar case Imputatation, Generalized Imputation 으로 나눠 진행해 볼 수 있다. 본격적으로 Decision Tree는 지도학습 모델로 분류와 회귀에 널리 사용되는 모델이다. 기본적으로 O/X 로 질..

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[기록] 2022.08.16~20

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[기록] 2022.08.15

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[lab] 학부 연구생 미팅: 연구 진행 방향

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[기록] 2022.07.28

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[논문] 논문 작성 방법, 효과적인 Discussion 작성

논문 참고 논문은 영어 논문을 참고하고, 국내 논문인 경우 작성해야 할 학회/학술지만 참고해야 한다. 국내 논문 참고시 "정보과학회논문지" 외에는 참고하지 않길 바란다. 논문 검색시 Google Scholar를 활용하여 keyword 기반으로 검색해 논문 찾기 논문 구성 Intro Main method, Experiments, Conclusion 순서로 구성이 되어있다. 장점을 쭉 나열하면서 논문이 끝이 나기 때문에 읽을 때, " 내가 생각하는 이 논문의 단점은 무엇일까?" 라는 생각을 가지고 읽어야 한다. 단점을 찾았다면 끝으로는 이를 보완하기 위한 해결책까지 생각해 내면 좋을 것이다. 논문 seminar 구성시 1. Intro 2. Related work 3. Main method 4. Experim..

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