공부 기록

https://www.mdpi.com/2078-2489/10/4/150 Text Classification Algorithms: A Survey In recent years, there has been an exponential growth in the number of complex documents and texts that require a deeper understanding of machine learning methods to be able to accurately classify texts in many applications. Many machine learning approache www.mdpi.com 논문지 : MDPI Information Vol.10, No.4 (Citescore ..

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417418306110 Clinical text classification research trends: Systematic literature review and open issues The pervasive use of electronic health databases has increased the accessibility of free-text clinical reports for supplementary use. Several text cla… www.sciencedirect.com 논문정보 저널 : Expert Systems with Applicatinos vol 116 [SCIE IF 8.665..

def getDayName(a,b): months = [31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31] days = ['FRI', 'SAT', 'SUN', 'MON', 'TUE', 'WED', 'THU'] return days[(sum(months[:a-1])+b-1)%7] Q1. 폰켓몬 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/1845 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr def solution(nums): if len(set(nums)) >= ..

https://search.shopping.naver.com/book/catalog/33684998621?cat_id=50010002&frm=PBOKMOD&query=%EB%B6%88%ED%8E%B8%ED%95%9C+%ED%8E%B8%EC%9D%98%EC%A0%902&NaPm=ct%3Dlam09nsw%7Cci%3D871df14c8dee77d1ad2f4a26608945006ed522fa%7Ctr%3Dboknx%7Csn%3D95694%7Chk%3D9343cd9e0e79246a84a03033109d6bbd1f2566c9 불편한 편의점 2 : 네이버 도서 네이버 도서 상세정보를 제공합니다. search.shopping.naver.com 독서 시작 최근 의미 없이 시간을 보내고 있다는 생각과 게임에 대한 무의미함..

사용자가 선호할만한 아이템을 추측함으로써 여러 가지 항목 중 사용자에게 적합한 특정 항목을 추천하여 제공하는 알고리즘 1. 추천의 종류 사용자의 행동 로그(behavior log) 데이터로 사용자의 호감을 조사하고 좋아할만한 아이템 추천 전체 추천 : 불특정 다수에 대한 무작위 추천 ex) TV 광고, 네이버 광고배너 등 그룹 추천 : 사용자를 특정 분야로 나눠 그에 특화된 추천을 제공 ex) 대학생 인기검색어 등 개념 추천 사용자의 이력을 바탕으로 관심사를 추축해 맞는 아이템을 보여줌 일반적으로 협업 필터링(Collaborative Filtering)이 사용되며 추천 알고리즘의 기반이 됨 아이템 기반 추천 아이템 기반의 추천 ex) 쇼핑몰의 유사 상품 추천, 넷플리스나 유튜브 추천 영화나 동영상 단일 ..

논문 출처 : www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002580884 텍스트 분류 기반 기계학습의 정신과 진단 예측 적용 텍스트 분류 기반 기계학습의 정신과 진단 예측 적용 Application of Text-Classification Based Machine Learning in Predicting Psychiatric Diagnosis 1순천향대학교 2순천향대학교 3순천향대학교 4순천향대학교 5순천향 www.kci.go.kr 논문편명 : 텍스트 분류 기반 기계학습의 정신과 진단 예측 적용 연구 배경 : - 전자의무기록(EMR) 분석이 활발하게 연구되는 분야로 질병의 위..

출처 : wikidocs.net/21693 위키독스 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스 wikidocs.net 정제(cleaning) : 갖고 있는 코퍼스로부터 노이즈 데이터를 제거 정규화(normalization) : 표현 방법이 다른 단어들을 통합시켜서 같은 단어로 만들어준다. 정제 작업 - 토큰화 작업에 방해가 되는 부분들을 배제 시킴 - 토큰화 작업 이후에 남아있는 노이즈들을 제거 - 완벽한 정제 작업은 어려워 주로 합의점을 찾아 종료함 정규화 작업 - 규칙에 기반(직접 코딩을 통해 정의) ex) USA와 US가 같은 의미를 가지므로 하나의 단어로 보는 것 - 대, 소문자 통합 - 이는 US가 us와 같은 의미로 사용될 수 있는 문제도 있음, 그래서 문장의 첫 글자만 소문자로 바꾸기도 함. ..

논문출처 : www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002672338 폐경 여성에서 트리기반 머신러닝 모델로부터 골다공증 예측 폐경 여성에서 트리기반 머신러닝 모델로부터 골다공증 예측 Predictive of Osteoporosis by Tree-based Machine Learning Model in Post-menopause Woman 1동남보건대학교 2동남보건대학교 초록 . In this study, the prevalence o www.kci.go.kr 논문편명 : 폐경 여성에서 트리기반 머신러닝 모델로부터 골다공증 예측 연구 배경 : - 골다공증의 환자 수가 꾸준히..

출처 : wikidocs.net/21667 위키독스 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스 wikidocs.net 1. 자연어 처리(natural language processing)란? 자연어(natural language)란 우리가 일상 생활에서 사용하는 언어이다. 즉, 자연어 처리란 우리가 일상 생활에서 사용하는 언어의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 일이다. 예로는 음성 인식, 내용 요약, 사용자의 감성 분석, 텍스트 분류 작업(스팸 메일 분류, 뉴스 기사 카테고리 분류), 질의 응답 시스템, 챗봇 등의 분야에서 사용된다. 2. 텍스트 전처리(Text preprocessing) 자연어 처리에 있어서 텍스트 전처리는 매우 중요하다. 그 이유는 전처리가 제대로 되지 않으면 자연어 처..

논문출처 : www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART001261690 초진환자 재방문 예측모형 개발 초진환자 재방문 예측모형 개발 Development of a revisit prediction model for the outpatient in a hospital 1연세대학교 2연세대학교 초록 Objectives: This study is for developing the prediction model of outpatient's revisit in target h www.kci.go.kr 논문편명 : 초진환자 재방문 예측모형 개발 연구 목적 : 초진환자의 재방문 여부에 대..