흰고래의꿈

1. Rule-Based Classifier 1. 'if....then...' 즉 (Condition) -> y라고 생각하면 된다. ▪ Condition 부분을 LHS라고 부른다. ▪ Consequent 부분을 RHS라고 부른다. ▪ ex) (Blood Type=Warm) ∩ (Lay Eggs=Yes) -> Birds 2. Cover : 'X' Rule은 Instance 'Y'를 Cover한다. ▪ 특정 Instance(Tuple)의 Attribute가 특정 Rule에 적용될 수 일을 때 Cover을 쓴다. ▪ 주어가 Rule ▪ Example 3. Trigger : 'Y' Instance는 Rule 'X1'과 Rule 'X2'를 Trigger한다. ▪ Cover과 다르게 주어가 Instance이다. ▪..

1. Classification Techniques ▪ Decision Tree based Methods(의사결정 트리) ▪ Rule-based Methods(규칙 기반 기법) ▪ Memory based reasoning ▪ Neural Networks ▪ Naïve Bayes and Bayesian Belief Networks ▪ Support Vector Machines 2. Decision Tree based Methods 1. Decision Tree를 생성하는 알고리즘으로는 Hunt's Algorithm, CART 등 2. 헌트 알고리즘 구조 ▪ 특정 attribute의 value 값에 대해 특정 값에 대해 class attribute 값이 같다면 자식 노드에 해당 class attribute ..

1. Data exploration이란 데이터의 특성을 잘 이해하기 위해서는 사전 데이터 탐색이 필요하다. ▪ 사전 데이터 탐색은 알맞은 분석 똔느 처리 툴을 선택하게 해 준다.▪ 사람이 인지 가능한 패턴은 단순 데이터 분석 툴로 찾을 수 없는데 인지 가능한 특성을 만들어 준다.▪ Exploratory Data Analysis(EDA, 탐색형 데이터 분석)과 관련이 있다. 많은 데이터 탐색 기술을 아이리스 데이터 셋으로 설명된다.▪ 꽃 종류 : Setosa, Virginica, Versicolour▪ 특징 : Sepal width and length, Petal width and length 2. Exploratory Data Techniques 1. Summary Statistics(요약 통계)▪ 기본..