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자연어 처리에서의 모델링이었습니다. 처음에는 단순한 나이브 베이즈 모델을 적용해보았지만, 성능이 만족스럽지 않아서 더 발전된 기법인 로지스틱 회귀와 SVM(Support Vector Machine) 모델을 사용해보았습니다. 그 결과, SVM 모델이 높은 정확도
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회귀법과 평균값 대체 기법을 이용해 처리하고, 이상치 탐지 알고리즘을 적용하여 데이터의 신뢰성을 높였습니다. 이를 통해 데이터의 정확성을 확보하고, 모델 학습에 영향을 미치지 않도록 했습니다.
두 번째 문제는 예측 성능의 저조였습
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회귀, 랜덤포레스트, XGBoost 등 예측 모델을 비교 분석하여 효과적인 전략을 도출하고자 합니다.
이러한 연구는 단순히 소비자의 행동을 예측하는 데 그치지 않고, 그 예측 결과를 바탕으로 기업의 전략적 의사결정에 실질적인 기여를 할 수 있
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일이 자연적으로 보건의료시스템에 변화로 인해 움직이도록 내버려 두는 것이 아니라 적극적으로 변화가 일어나게 만들 수 있는 전문행정영역도 발전시켜 나가겠습니다. 1. 진학의 동기
2. 전공분야에 대한 연구계획
3. 졸업 후 희망
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다. 자연계열 대학원 논술 문항 키워드 177
라. 공통적으로 많은 대학원 논술 문항 키워드 177
? 오버스펙 178
? 보안관련 공학의 기본정보 179
가. 학과에 대한 기본적인 지식 179
나. 컴퓨터과학과 컴퓨터 공학 182
다. 컴퓨터공학자,
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자연계열 대학원 논술 문항 키워드 191
라. 공통적으로 많이 나타나는 대학원 논술 문항 191
? 3곳 중 1곳 '오버스펙' 꺼린다 192
? 회계학의 탐색과 출제 경향 194
가. 이론적 배경 194
나. 근현대 회계의 의미 197
다. 회계자료 사용의 주의점 198
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자연계열 대학원 논술 문항 키워드 174
라. 공통적으로 많이 나타나는 대학원 논술 문항 키워드 174
? 3곳 중 1곳 '오버스펙' 꺼린다 174
? 화학에서 연구주제 산책 176
가. 화학은 어떤 학문인가요? 176
나. 최근 나노과학기술의 연구분야 177
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