"파라미터 모델링 방법" 검색결과 1-20 / 282건

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  모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 1 (Python 코딩)

  아래에서 두 방법을 비교하겠습니다:모수적 방법:데이터를 특정 함수의 파라미터로 모델링합니다. ... 먼저, 모수적 추정에 대한 기본 개념과 원리를 설명한 뒤, 실제 데이터를 활용하여 모델의 파라미터를 추정하는 예시를 분석해보겠습니다.모수적 방법과 비모수적 방법은 데이터를 모델링하는 ... 따라서, 모델의 유연성이 떨어질 수 있습니다.비모수적 방법:데이터를 특정 함수의 파라미터로 제한하지 않고, 유연한 모델링을 수행합니다.

  리포트 | 5페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.08.06

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  선형회귀(Linear Regression)는 통계인가 머신 러닝인가?

  가능도는 파라미터가 고정되어 있고 데이터에 따라 달라지는 함수로 볼 수 있습니다.MLE는 가능도를 최대화하는 파라미터를 찾는 추정 방법입니다. ... 통계학자들은 선형회귀를 통해 데이터의 관계를 모델링하고 예측하는 데 초점을 맞추었습니다. ... 선형회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링하므로, 모델의 해석과 설명이 용이합니다.

  리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.05.16

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  머신러닝에서의 불확실성

  이로 인해 예측의 불확실성이 증가할 수 있습니다.파라미터 불확실성: 모델의 파라미터 값이 정확하게 알려지지 않는 경우, 다양한 파라미터 설정에 따라 예측이 달라질 수 있습니다. ... 베이지안 모델링이나 몬테 카를로 샘플링과 같은 방법을 사용하여 불확실성을 추정하고 모델의 예측 결과에 대한 신뢰도를 제공할 수 있습니다.활용 가능한 외부 데이터: 데이터 부족 문제를 ... 샘플링 등의 방법을 사용하여 불확실성을 추정할 수 있습니다.

  리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.07.07

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  평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 (파이썬코드 예제포함)

  이 리포트에서는 베이지안 추론을 사용하여 사전 분포를 업데이트하는 방법을 알아보고, 새로운 데이터를 기반으로 모델을 업데이트하는 것이 합리적인지 판단하는 방법에 대해 논의하겠습니다.본론우리의 ... , 사후 분포, 사전 분포, 추론 알고리즘, 샘플링, 통계적 모델링, 데이터 분석 ... 베이지안 추론은 데이터를 통해 모델을 업데이트하고 불확실성을 다루는데 유용한 통계적 추론 방법입니다.

  리포트 | 7페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.07

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  모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 2 (Python 코딩)

  모수적 추정은 주어진 수학적 모델의 파라미터를 데이터를 이용하여 추정하는 방법으로, 데이터의 불확실성을 모델링하고 신뢰성 있는 결론을 도출하는데 유용합니다. ... 블로그에서는 모수적 추정의 기본 개념과 원리를 설명하고, 이를 활용하여 실제 데이터를 분석하여 모델의 파라미터를 추정하는 예시를 제시할 것입니다.또한, 모수적 방법과 비모수적 방법은 ... 데이터를 모델링하는 데 사용되는 접근 방식에 차이가 있습니다.

  리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.08.06

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  공정제어 다단액위제어 결과 레포트

  하지만 이번 실험에서 이상적인 파라미터 값을 구하는 것이 아닌 공정응답곡선을 분석하여 공정모델링을 진행하고 IMC 튜닝 방법을 이용해 일차지연모델 파라미터의 의미를 이해하고 PID ... 응답이 여전히 느리다면 τD값을 증가시키고 불안정해지면 다시 τD값을 내리는 방법으로 파라미터를 조정하는 방법을 생각해 볼 수 있다.실험으로 구한 파라미터와 이상적인 파라미터의 값의 ... 실험에 사용한 튜닝 방법은 IMC-tuning 방법을 사용하였기 때문에 방법에 맞는 공식에 τ, θ, K, λ의 값을 대입하여 튜닝 파라미터를 얻었다.시상수는 공정의 응답속도(빠르기

  리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2022.09.23 | 수정일 2023.10.09

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  제어시스템 중 피드백 제어 시스템에 대한 예를 제시하고 모델링 과정을 설명하시오.

  해당 단계에서, 주파수 응답, 시간 응답, 안정성 분석 등의 방법을 사용하여 시스템의 동작 특성을 면밀히 검토합니다.주파수 응답 분석을 통해 시스템의 이득과 위상 특성을 파악하며, ... 제어 시스템이 실제로 요구되는 성능을 충족하는지 확인하고, 필요한 경우 모델을 수정하거나 제어기 파라미터를 조정하여 성능을 최적화할 수 있습니다. ... 이를 기반으로 시스템이 주어진 조건에서 얼마나 안정적이고 신뢰성 있게 동작하는지를 확인할 수 있으며, 필요시 제어기의 파라미터를 조정하여 최적의 성능을 도출합니다.

  리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.08.23

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  확률과 우도의 개념과 차이점

  이 추정된 파라미터 값을 사용하여 모델을 구축하거나 추가적인 분석을 수행할 수 있습니다.최대 우도 추정은 많은 통계적 모델링에서 일반적으로 사용되며, 데이터에 가장 적합한 모델의 파라미터 ... 즉, MLE는 가장 가능성이 높은 파라미터 값을 선택하는 방법입니다. ... 이 최적화 과정은 주로 기울기 기반의 최적화 방법(예: 경사 하강법)을 사용할 수 있습니다.파라미터 추정: 최대화된 로그 우도 함수에서 얻은 파라미터 값이 최대 우도 추정으로 얻은

  리포트 | 5페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.13

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  분자 동역학을 이용한 구조 분석

  Pb2+와 I-는 알려진 값인 단일 L-J 파라미터를 통해 모델링을 하였고, CH3NH3+의 원자위치는 open chemical data base에서, L-J 파라미터는 AMBER ... 물은 3-point model SPC/E과 GROMOS 53A6에서 사용되는 파라미터들을 통해 전체가 모델링 되었고, 펜테인은통해 얻어진 평형 밀도는 물은 1034.7 kg m-3 ... -Results and Discussion용액 내 페로브스카이트 전구체의 MD시뮬레이션에 포함된 분자종을 모델링 하기 위해 다양한 종류의 Lennard-Jones (L-J) 파라미터와

  리포트 | 6페이지 | 4,000원 | 등록일 2022.11.03

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  부산대학교 제어시스템 보고서 예비,실험1 (A+/m파일포함)

  이번 실험에서 이론과 다르게 J,C가 변한 이유는 모델링 과정에서 K값을 무시하였기에 발생하는 모델링에 의한 오차라 볼 수 있다. ... . ④ Mp와 tp를 측정한다. ⑤ 측정 결과를 분석하고, 모터의 파라미터를 찾는다.3. ... 실험내용2.1 실험방법 ① Kp값을 0에서 50씩 증가시키며 1000까지 달리 입력 한다. ② 모터의 회전각은 180°(degree)로 맞춘다. ③ Input으로 Step 함수를 선택한다

  리포트 | 9페이지 | 2,500원 | 등록일 2020.12.30

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  [30점 만점] [딥러닝의통계적이해] 2021 2학기 중간과제물 한국방송통신대학교 통계데이터과학과

  Frank Rosenblatt은 맥클럭(Warren McCulloch)과 피츠(Walter Pitss)이 뇌세포를 모델링한 것을 이용했고 가중치를 추가하여 퍼셉트론을 제작했다.퍼셉트론은 ... 신경망은 파라미터와 층수로 나누어져 있었고 좋은 결과가 나올 수 있게끔 하는 파라미터를 알 수 있었지만, 이론적으로 접근하기에는 너무 어려웠다. ... 오차역전파방법은 경사하강법을 통해서 다층신경망의 가중치를 효과적으로 구하는 방법이다.

  방송통신대 | 9페이지 | 5,000원 | 등록일 2023.01.12

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  물리 정보화 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)

  때문에 충분한 양의 데이터가 없거나 데이터가 부정확한 경우 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.모델의 학습 및 최적화 과정에서 수렴에 어려움을 겪을 수 있습니다.신경망의 구조와 하이퍼파라미터 ... 이 방법은 데이터 기반 기계 학습과 물리학적 모델링을 결합하여 주어진 물리적 시스템에 대한 효율적인 모델링을 수행할 수 있습니다.기존의 기계 학습 기법은 대부분 데이터 기반으로 모델을 ... 설정에 따라 모델의 성능이 크게 달라질 수 있습니다.결론적으로, 일반적인 수치해석은 전통적이고 신뢰성이 높은 방법이지만, 복잡한 시스템에서는 모델링의 어려움이 있습니다.

  리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.27

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  서울대학교 수리과학 대학원 기출문제유형분석 기출문제패턴탐색 자기소개서작성성공패턴 구두면접 논술주제 지원동기작성요령 입학추천서 어학능력검증문제 논문작성능력검증문제

  § 모델 파라미터 추정과 그 중요성을 설명하세요.þ 풀이기법 및 전략:§ 수학 문제 해결을 위한 효과적인 전략은 무엇인가요? ... § 오일러 방법과 룽게-쿠타 방법의 차이를 설명하세요.§ 수치 해석에서 오차의 종류를 어떻게 처리하나요? ... :§ 수학적 모델링의 개념을 설명하세요.§ 현실 문제를 수학적 모델로 어떻게 표현할 수 있나요?

  자기소개서 | 252페이지 | 9,900원 | 등록일 2023.09.28

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  화학공학실험 PID 제어기 튜닝과 적용 실습 예비레포트 (추론포함)

  공정 모델을 구하는 것을 공정 모델링이라고 한다.공정 모델링 방법이 다양하지만 이번 실습에서는 계단 입력을 이용한C) Method)을 이용하여 일차시간지연(First Order Plus ... 여러 튜닝 방법이 있는데 여기서는 IMC튜닝 방법을 사용한다. ... 즉, 표에 일차시간지연모델 파라미터(k,tau ,THETA )를 입력하면 튜닝 파라미터k _{c},tau _{i},tau _{d} 값을 쉽게 계산할 수 있다.

  리포트 | 8페이지 | 1,000원 | 등록일 2021.08.31

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  제어시스템 중 피드백 시스템에 대한 예를 제시하고 모델링 과정을 설명하시오.

  시스템 모델링, 제어기 설계, 시뮬레이션 및 실험 결과제안된 제어기 설계 방법은 모델링 과정에서 정확한 모델링을 위해 필요한 파라미터를 추정하고, 제어기 설계에서는 시스템의 특성을 ... 이러한 시스템을 모델링하고 설계하는 과정은 매우 중요하다. 이를 위해 수학적 모델링 및 제어 이론을 사용하여 시스템의 동작을 예측하고 개선하는 방법을 연구한다. ... 또한, 제안된 방법은 시뮬레이션과 실험을 통해 검증되었으며, 실험 결과는 제안된 제어기 설계 방법의 효율성과 유효성을 입증하였다.

  리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.12.18

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  공정제어 실험레포트

  Process modeling(공정 모델링) : 고성능 제어를 위해서는 PID제어기의 튜닝파라미터의 값을 잘 설정해주어야하는데, 이 튜닝을 잘 하기 위해서는 공정의 독특성을 규명하는 ... 이때, 공정 모델을 구하는 것을 공정모델링이라 한다.? ... {theta (32+6 theta / tau )} over {13+8 theta / tau }{4 theta } over {11+2( theta / tau )}Ⅲ 실험 장치Ⅳ 실험방법ⅰ

  리포트 | 8페이지 | 1,500원 | 등록일 2022.01.19

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  (방송통신대 딥러닝의통계적이해 중간과제물)딥러닝의 역사와 관련된 사건 또는 인물을 위키피디아 등을 바탕으로 정리하시오 다층신경망의 학습과정 하이퍼파라미터 완전연결신경망

  일반적으로 탐색방법은 하이퍼파라미터를 임의로 탐색한 후 좋은 결과를 보이는 하이퍼파라미터의 범위를 정하고 그 범위 내에서 더 세밀하게 하이퍼파라미터를 탐색하는 것이다. ... 딥러닝 모형에서 하이퍼파라미터로는 학습률 η, 최적화방법, 미니배치의 크기, 은닉층 수, 은닉층의 뉴런 수 등이 있다. ... 따라서 딥러닝의 이해는 곧 신경망 발전의 이해라고 할 수 있다. 1943년 맥클럭(Warren McCulloch)과 피츠(Walter Pitss)가 뇌세포를 처음으로 모델링했다. 1949년

  방송통신대 | 9페이지 | 7,000원 | 등록일 2021.09.11 | 수정일 2024.06.21

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  시계열기계학습

  시계열 기계학습 라이브러리1) Kats- 하이퍼파라미터 튜닝과 앙상블 학습을 포함한 많은 고급 기능을 제공하는 라이브러리임- 다른 하이퍼파라미터 튜닝 알고리즘에 비해 약 6~20배 ... 시계열 모델링 성능 검증1) 기존 접근방법의 문제점- 기계학습의 성능 검증을 위해서는 일반적으로 k-폴드 교차검증을 실행한다.- 시계열 검증의 경우 k-폴드 교차검증을 적용하면 문제가 ... 설정할 수 있고, 커스터마이징도 가능하다.3) 적용사례- 예산 결정 최적화, 비즈니스 메트릭 목표 설정, 최대 트래픽 처리하기 위한 인프라 제공- COVID-19 대유행 복구과정 모델링4

  리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.05.14

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  이항분포의 베르누이 시행과 푸아송 분포의 개념과 특징,차이점을 구체적으로 작성하시오.

  변수의 종류와 모델링 방법에 차이가 있습니다.이항분포는 이산 확률 변수에서의 성공 횟수를 모델링하고, 푸아송 분포는 연속 확률 변수에서의 드문 사건 발생 빈도를 모델링합니다.그렇기에 ... 예를 들어 단위 시간(예: 1시간) 또는 단위 공간(예: 1평방 킬로미터) 내에서 사건의 발생 빈도를 계산하는 데 사용됩니다.사건 발생율: 푸아송 분포는 사건 발생율(λ, 람다)을 파라미터로 ... 주로 드문 사건이 발생하는 확률을 모델링하는 데 사용됩니다.

  리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.08.02

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  모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)

  MCMC는 확률 분포에서 샘플을 추출하여 posterior 분포를 근사적으로 얻는 방법입니다.각각의 파란색 선은 posterior 분포에 해당하는 파라미터 a와 b를 나타냅니다. ... Bayesian 추론과 MCMC를 활용하여 데이터를 기반으로 불확실성을 고려한 모델링을 수행하는 코드입니다. ... 따라서 그래프 상에서 더 진하고 두꺼운 파란색 선일수록 해당 파라미터 값이 더 높은 확률로 추정되는 값입니다.

  리포트 | 5페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.08.06

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