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Tree)의 장단점과 과적합 방지 방법을 설명하시오.
6. 선형 회귀와 로지스틱 회귀의 차이점을 설명하시오.
7. 머신러닝 모델의 성능 평가에 사용하는 지표들 중 ROC 곡선과 AUC의 의미를 설명하시오.
8. 특성 공학(feature engineering)이 머신러닝
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Tree)의 장단점에 대해 말씀해주세요.
4. 교차 검증(cross-validation)이란 무엇이며, 왜 중요한가요?
5. 특정 데이터셋에 대해 어떤 머신러닝 알고리즘을 선택할지 결정하는 기준은 무엇인가요?
6. 이상치(outlier)가 머신러닝 모델에 미치는 영향
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55. overloading과 overriding의 차이점
56. Inner Class란? 용도는?
57. Reflection이란?
58. J2ME vs. J2SE/J2EE 차이점 및 특징?
59. MVC model이란?
60. Call by reference, Call by value
61. Static의 의미는?
62. Heap이란?
63. Stack 이란?
64. 프레임워크란?
65. SPRING FRAMWORK
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