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NTIS 바로가기본 논문은 배치 방식에 대비되는 온라인 모형 적합 방법을 샘플 수가 수천만건에 이르고 다수의 범주형 변수, 그리고 범주의 개수가 유동적인 대규모 데이터에 적용하기 위한 모형 적합 방법과 해싱을 이용한 가변수 코딩(Feature Hashing)에 대해 고려해 보고 각 방법의 특성에 대해서 고찰하였다. 적합 방법으로는 ...
저자 | 김동완 |
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학위수여기관 | 고려대학교 정책대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 데이터정보학과 |
지도교수 | 최태련 |
발행연도 | 2016 |
총페이지 | iv, 23장 |
키워드 | 베이지안 로지스틱 회귀 빅데이터 Python R Assumed Density Filtering Stochastic Gradient Descent |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T14188138&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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