1. 확률변수 X에 대하여 확률밀도함수가 f(x) 일 때 이산형 확률변수 X의 기대값은?
E(X) = Σxf(x)
2. 신경망에서 입력되는 데이터를 출력하기 위해 변환하는 함수는?
활성화함수
3. x
4. K-평균(K-means)군집의 단점이 아닌 것은?
한 번 군집에 포함되면 다른 군집으로 이동할 수 없다.
5. 연관규칙의 단점이 아닌 것은?
품목간에 구체적으로 어떠한 영향을 주는지 해석하기 어렵다.
6. x
7. x
8. 다음 중 과대적합(Overfitting)에 대한 설명 중 가장 적절하지 않은 것은?
생성된 모델이 훈련데이터에 최적화되어 있기 때문에 평가용 데이터의 작은변화에 민감하게 반응하지 못한다.
9. 주성분분석에 대한 설명 중 적절하지 않는 것은?
comp2 로딩벡터 모두 양의 방향을 가지고 있다.
10. 자기조직화지도(SOM)에 대한 설명으로 적절하지 않는 것은?
역전파 알고리즘을 이용하여 예측값과 실제값의 오차를 계산한다.
11. 신뢰구간에 대한 설명으로 가장 적절하지 않는 것은?
표본을 재 추출해서 구간추정을 해도 신뢰구간이 동일하게 나온다.
12. 일반적으로 스피어만 상관계수를 계산할 때 대상이 되는 자료의 종류는 무엇인가?
서열척도
13. 표본조사에 대한 설명 중 적절하지 않는 것은?
표본편의는 모형추론방법으로 최소화하거나 없앨 수 있다.
14. 다음중 주성분분석에 대한 설명 중 올바른 것은?
여러개의 양적변수(Quantiative Variable)들 사이의 분산-공분산 관계를 이용하여 변수들의 선형결합(linear combination)으로 표현 기법
15. 주성분분석에서 주성분 수를 선택할 때 고려하지 않아도 되는 것은?
개별 고윳값의 분해 가능 여부
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