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1. 커널회귀 정의
Data set 에 대해 최대한 가장 정확히 추정(Best-fit)할 수 있는 회귀식 f(X, Y)을 생성한다고 하자. 일반적으로 이를 위해서는 모수추정과 비모수추정이라는 두가지 방법이 있다. 모수추정으로는 회귀분석이 있고, 비모수추정으로
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비선형예측/추정(Nonlinear Regression, Function Estimation) 등의 다양한 일을 효과적으로 수행할 수 있는 능력을 가지고 있다.
1.2 역사
패턴인식분야는 통계적 분류방법에서 출발하여 신경망이 개발되었고, 최근에 등장한 것이 SVM(Support Vector Machine)이
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추정한 원가함수
비선형원가함수
학습률: 누적생산량이 두 배될 때마다 제품단위당 평균원가가 x %만큼
감소할 때, 학습률은 (100-x)%이라 한다.
<표 1> 학습률
생산단위 한계원가 총원가 평균원가
첫번째 ￦ 100 ￦ 100 ￦ 100 학습률 90%
두번
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정확히 알아두는 것은 미래예측을 위하여 상당히 중요하다. 시계열분석
Ⅰ. 시계열분석의 의의
Ⅱ. 시계열의 구성요소
Ⅲ. 시계열분석의 기법
1. 평활법
2. 분해법
Ⅳ. 비선형시계열
1. 진동
2. 순환
3. 성장
4. 쇠퇴
5. 재난
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비선형 현상과 그 응용에 관한 연구, 부경대학교
육영옥(1999), 표면이온 음파의 감쇠, 한양대학교
전상란(2002), 매질 내의 음파 전파 속도, 한국외국어대학교
정성수(2002), 음파를 이용한 공간 온도분포 추정방법, 한국물리학회
최정렬(2000),
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