공부 기록

논문출처 : e-hir.org/journal/view.php?number=968 Stacking Ensemble Technique for Classifying Breast Cancer I. Introduction According to statistics released by the National Statistical Office in 2016, cancer is the leading cause of death among Koreans. The mortality rates also increased from the previous year in the order of leukemia, breast cancer, and brain ca e-hir.org 논문편명 : Stacking Ensemble Tec..

신뢰구간(Confidence interval, CI) 출처 : m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=baboedition&logNo=220916281966&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F 3강. (통계-3) 신뢰구간 안녕하세요~ 너무 친절한 콩수학의 수리영역 강의예요. 콩수학 강의는 수능을 위한 중요개념과 기출문제풀... blog.naver.com 표본 평균은 모집단에서 뽑은 표본의 데이터의 평균 값을 의미한다. ex) 20대 남성 중 100명의 키의 평균이 174cm이다. //20대 남성이 모집단, 그중 100명이 표본, 174cm가 표본 평균 그럼 여기서 20대 남성의 키는 표본 평균에 오차범위 ±5라고 하고 신뢰도를 65%라고..

논문출처 : e-hir.org/journal/view.php?number=1011 Prediction of Chronic Disease-Related Inpatient Prolonged Length of Stay Using Machine Learning Algorithms 1. Study Design Prediction models were constructed using an administrative claim dataset provided by a network of nine hospitals geographically localized within three adjacent counties in the Tampa Bay region, Florida, USA. The types of hospital..

출처 : m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=victoria1590&logNo=221244925376&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F 논문에서 횡단연구, 종단연구란? 안녕하세요 논문1번지입니다. ^^ 봄비가 내리고 있네요. 주말에 꽃놀이 가기로 했던 분들은 조심 심난하실... blog.naver.com 1. 종단연구란? 특정한 기간을 두고 수차례에 걸쳐 반복을 해서 자료를 수거해서 분석하는 연구 2. 횡단연구란? 특정시점을 기준으로 모든 데이터를 수거하는 것, 주로 현황조사 같은 것

논문 출처 : 응급실 환자의 한국인 분류 및 시력 척도 수준의 머신 러닝 기반 예측 (e-hir.org) Machine Learning-Based Prediction of Korean Triage and Acuity Scale Level in Emergency Department Patients I. Introduction Ten million patients visited about 400 emergency departments in 2018 in Korea, and for most of those patients, the first emergency care they encountered was triage [1]. Triage, implemented in most modern emergency de..

논문출처 : www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002680452 건강검진정보(2009-2016) 자료를 이용한 신체 정보와 이상지질혈증 지표의 정준상관 연구 건강검진정보(2009-2016) 자료를 이용한 신체 정보와 이상지질혈증 지표의 정준상관 연구 Canonical correlation between body information and lipid-profile: A study on the National Health Insurance Big Data in Korea 1군산대학 www.kci.go.kr 논문편명 : Canonical correlation between..

출처1 : leedakyeong.tistory.com/entry/%EB%B0%91%EB%B0%94%EB%8B%A5%EB%B6%80%ED%84%B0-%EC%8B%9C%EC%9E%91%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%86%8C%ED%94%84%ED%8A%B8%EB%A7%A5%EC%8A%A4-%ED%95%A8%EC%88%98-%EA%B5%AC%ED%98%84%ED%95%98%EA%B8%B0-in-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-softmax-in-python [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 소프트맥스란? 소프트맥스 함수 구현하기 in 파이썬 (softmax in python 소프트맥스란? What is softmax? softmax란? ..

출처 : junklee.tistory.com/29 0. Norm Norm은 절댓값, Norm = 절대값이 아니라 Norm 중 하나가 절댓값 | -1 | = 1 이런 식 말고 | ? | 실수만 아니라 벡터도 들어감, | (1,2) | // 이건 벡터의 크기 정도를 의미 결론 : Norm이란 어떤 값의 크기를 계산하여, 비교가 가능하는 어떤 함수 정도 1. L1 Norm와 L2 Norm - L1 Norm(= Mahattan Distance, Taxicab geometry) 두개의 벡터를 빼고, 절대값을 취한 뒤, 합한 것 ex) x = (1,2,3), y = (-1, 2, 4)라면 d(x,y) = |1 - (-1)| + |2-2| + |3-4| - L2 Norm(= Euclidean Distance) 두 개..

Q. 정규화 또는 표준화의 필요성? feature들의 각 특성의 단위도 다르고 값의 범위도 차이가 있다. 즉, 단위가 다르면 직접적인 비교가 불가능하다. 혹은 단위는 같으나 범위가 다르면 완전히 다른 경우가 된다. 그래서 feature들의 값의 범위를 비슷하게 만들어 주는 것이 정규화 또는 표준화이다. 그리고 이렇게 정규화와 표준화를 해주는 것을 feature scaling 또는 data scaling이라고 한다. 요약 : feature를 직접 비교하기 위해 범위와 단위를 비슷하게 만들어 줘야 해서 Q. 정규화는 뭐고 표준화는 무엇인가? 1. 정규화 (normalization) - 이 공식을 이용하면 가장 큰 값은 1로, 가장 작은 값은 0으로 변환된다. - 변환해주면 모두 [0, 1]의 범위를 갖게 된..

TP(True Positive) : 정답 True, 예측 값 True (정답) FP(False Positive) : 정답 False, 예측 값 True (오답) FN(False Negative) : 정답 True, 예측값 False (오답) TN(True Negative) : 정답 False, 예측값 False (정답) 1. Precision(정밀도) 모델이 True라고 분류한 것 중에서 실제 True인 것의 비율 정답률(Positive Predictive Value, PPV)라고도 불린다. 만약 FP = 0이면 결과가 무조건 1이 됨으로 꼭 1이라고 좋은 것은 아니다. 다시말해 Precision이 0이라는 것은 False인 것을 False로는 잘 예측 했지만, True인 것을 True로 잘 인식했다고 ..