[품질경영] 다변량 data(資料)에서 다수 이상치 인식의 절차
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작성일 22-09-17 01:50
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1.서론, 2.Least Median Squares, 3.Extended Least Median Squares(ELMS), 4.예, 5.최적의 SUBSET의 결정, 6.Simulation, 7.결론, , , data(資料)크기 : 649K
1.서론
2.Least Median Squares
3.Extended Least Median Squares(ELMS)
4.예
5.최적의 SUBSET의 결정
6.Simulation
7.結論(결론)
LMS 방법에서의 주된 drawback(걸점)으로 나타나고 있는 비효율성은 연산횟수에 비하여 상대적으로 매우 작은 연산 처리 시간을 필요로 하고 있다아 이러한 점은 무작위 추출에 의한 반복선택을 취하기 때문이다 따라서 ELMS에서는 초기 부분집합을 구성하고 이부분…(To be continued )
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[품질경영] 다변량 data(資料)에서 다수 이상치 인식의 절차
1.서론, 2.Least Median Squares, 3.Extended Least Median Squares(ELMS), 4.예, 5.최적의 SUBSET의 결정, 6.Simulation, 7.결론, , , FileSize : 649K , [품질경영] 다변량 자료에서 다수 이상치 인식의 절차자연과학레포트 , LeastMedianSquares ExtendedLeastMedianSquares ELMS
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