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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경기대학교 Kyonggi University |
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연구책임자 | 최호식 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2016-06 |
과제시작연도 | 2015 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO201700013501 |
과제고유번호 | 1345236310 |
사업명 | 이공학개인기초연구지원 |
DB 구축일자 | 2017-11-18 |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201700013501 |
총 연구기간(36개월) 동안 수행한, 본 연구에서는 고차원 자료 내에 존재하는 표본/변수간의 위상/공간적 관계를 그래프적으로 식별하기 위하여, 쌍별 규합벌점함수를 적용한 학습방법론들을 연구하였다. 연구수행을 통해 도출한 연구성과의 요약은 다음과 같다.
1) Fused least absolute shrinkage and selection operator for credit scoring(Journal of Statistical Computation and Simulation): 신용 평점 모형에서 쌍별규합 벌점함수를 활용
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