데이터4 누구나 쉽게 시작하는 R을 활용한 기계학습 , 머신러닝 / KNN 알고리즘 R을 활용한 기계학습 , 머신러닝 / KNN 알고리즘 안녕하세요 이번 글은 R을 활용해서 데이터에 KNN 알고리즘을 적용하는 방법을 다루고 있습니다. KNN 알고리즘 분류를 위한 대표적인 알고리즘. 가장 단순한 머신러닝 알고리즘 중 하나지만, 광범위하게 사용 됩니다. 장점 단점 단순하고 효율적이다 기저 데이터 분포에 대한 가정을 하지 않는다 훈련 단계가 빠르다 모델을 생성하지 않아 특징과 클래스 간의 관계를 이해하는 능력이 제약된다 적절한 k의 선택이 필요하다 분류 단계가 느리다 명목 특징 및 누락 데이터를 위한 추가 처리가 필요하다 KNN 알고리즘의 특징 레이블이 없는 데이터를 분류합니다. 글자 k는 사용자가 정의하는 최근접 이웃의 개수를 의미합니다. KNN알고리즘의 데이터 분석 순서 1. k를 지정한.. 2017. 12. 13. JDBC 기초 Java Database Connectivity Java API의 하나로 데이터 베이스 연결 데이터 베이스 안의 데이터를 검색하고 데이터를 변경 할 수 있게 한다 JDBC 프로그램 개발 순서 DBMS 설치 자신이 설치한 DBMS에 필요한 JDBC 드라이버 설치 JDBC가 제공하는 기능을 이용해서 데이터베이스 응용 프로그램 개발 java.sql JDBC 기능 java.sql에는 어떻게 JDBC가 구현 될지에 대한 인터페이스만 있다 실제 DBMS에 접속하고 활용하는 기능은 각각 DBMS에서 구현 클래스를 만들어서 배포 https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java/5.1.41 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16.. 2017. 11. 9. R 패키지 설치 / R Package install 안녕하세요 이번 글에서는 R 의 패키지 설치 하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Tools의 install packages를 클릭합니다. 설치가 진행됩니다. RODBC 패키지는 엑셀 파일을 읽을 수 있게 해주는 패키지 입니다. 패키지는 R에서 필요한 기능들을 모아놓은 집합입니다. 도구 상자에서 도구를 꺼내서 작업을 수행하듯이 패키지 안에 있는 함수를 호출해서 작업을 수행 할 수 있습니다. jswoo030@gmail.com 으로 질문을 보내시면 빠른 답변을 받으실 수 있습니다. 감사합니다. 2017. 11. 5. mysql 서버 설치 / 데이터 베이스 DataBase : DB 데이터 불규칙하게 만들어지는 다양하고 많은 값들 정보 체계적이고 조직적으로 관리하고 사용되는 데이터 여러가지 값들로 표현되는 데이터들을 의미있고 가치있는 형태로 가공 자료처리 일상적인 업무처리 : 판매 , 급여 계산 정보처리 정보를 가공 : 영업 정책 , 인사 정책 자료 지식처리 의사 결정 : 종합계획서 구성방법 1.프로그램에 데이터 저장 2.파일에 데이터 저장 3.데이터베이스에 데이터 저장 데이터베이스의 정의 한 조직의 여러 응용시스템들이 공용(shared)하기 위해 통합, 저장한 운영 데이터의 집합 ->다수의 사용자들이 공유하기 위해서 통합하고 저장한 데이터 집합 데이터베이스 사용자 응용 프로그래머 일반 사용자가 사용할 수 있도록 프로그램 작성해주는 프로그래머 DB에 데이터를.. 2017. 11. 3. 이전 1 다음
