| 순번 | 문제 | 과목-장 | 세부 절 | 생성 주체 | 비기봇 해설 | 핵심쇼츠강의 | 관리 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2701(6678) | 주성분 분석에서 주성분의 개수를 선택하는 여러 방법이 있다. 다음 중 이러한 방법에 해당하지 않는 것은 무엇인가? |
3-4 | 주성분분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2702(6677) | Hitters 데이터셋은 메이저리그의 선수 322명에 대한 타자 기록으로 20여개의 변수를 포함하고 있다. 아래 회귀모형에서 변수선택을 하기 위한 결과물의 일부이다. 다음 중 결과물에 대한 설명으로 부적절한 것은? |
3-4 | 회귀분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2703(6676) | K-평균군집은 단순하고 빠르게 수행될 수 있지만 변수의 크기에 영향을 받음에 따라 군집 분석을 수행하기 전에 정규화 과정이 필수적이다. 다음 정규화 방법 중 원 데이터의 분포를 유지하면서 정규화가 가능한 방법은 무엇인가? |
3-4 | 통계분석의 이해 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 2704(6675) | 다음 R 코드를 실행했을 때, 생성된 행렬의 결과는 무엇인가? |
3-2 | 데이터 타입과 구조 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2705(6674) | 빅데이터 분석 프로세스에서 분석 기획 단계에서 수행하는 주요 태스크(task)로 적절하지 않은 것은? |
2-1 | 분석 방법론 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2706(6673) | 데이터 준비 단계에 대해 옳은 것 모두 고르시오. |
2-1 | 분석 방법론 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2707(6672) | 민코우스키 거리는 맨하탄 거리와 유클리디안 거리를 한번에 표현한 공식이다. 다음 중 민코우스키 거리를 나타내는 수식으로 올바른 것은? |
3-5 | 군집분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2708(6671) | 다층 신경망은 여러개의 은닉층(hidden layer)을 가질 수 있는 데, 다음 중 은닉층 노드의 수가 너무 적을 경우 나타나는 특징을 설명한 것으로 가장 적절한 것은? |
3-5 | 인공신경망분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2709(6670) | 다음 중 의사결정나무 모형에서 과대적합되어 현실 문제에 적응할 수 있는 적절한 규칙이 나오지 않는 현상을 방지하기 위해 사용되는 방법으로 가장 적절한 것은? |
3-5 | 의사결정나무 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2710(6669) | 다음 중 나머지 세 개의 명령과 결과가 다른 것은? |
3-3 | 데이터 탐색 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2711(6668) | 모델링 성능을 평가함에 있어, 데이터 마이닝에서 활용하는 평가 기준이 아닌 것은? |
3-1 | 데이터 분석 기법의 이해 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 2712(6667) | 아래 그림은 비즈니스 모델 캔버스를 활용한 과제 발굴 기법을 보여주고 있다. 각 빈칸에 들어갈 말로 적절한 것은? |
2-1 | 분석 과제 발굴 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2713(6666) | 다음 중 감성 분석(Sentimental Analysis)에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은? |
1-2 | 비즈니스 모델 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2714(6665) | 아래는 커피, 우유, 녹차에 대한 거래 전표이다. 연관규칙 ‘커피→우유’의 향상도(Lift)를 구하시오. (단, 소수 점 첫째 자리에서 반올림) |
3-5 | 연관분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 2715(6664) | 다음 설명에 맞는 데이터 마이닝 기법은 무엇인가? |
3-5 | 인공신경망분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 2716(6663) | 데이터에 관측치가 d개 있을 때, 각 관측치가 학습용 데이터로 선정될 확률이 \({1 \over d}\)라고 가정하자. 학습용 데이터를 구성하기 위해 d번의 랜덤 샘플링을 수행했을 때, 특정 관측치가 학습용 데이터에 포함되지 않을 확률은? |
3-5 | 앙상블분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 2717(6662) | 아래 집단에 대해 지니지수(Gini Index)는 얼마인가? |
3-5 | 의사결정나무 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2718(6661) | 두 정수 x1과 x2는 다음과 같은 기본조건을 가진다. { x1 | 6 ≤ x1 ≤ 8 } { x2 | 2 ≤ x2 ≤ 5 } x1과 x2의 최종 값은 아래와 같은 분류체계를 따른다고 할 때, E 노드에 해당하는 x1과 x2의 값으로 각각 x1 = 8, x2 = 2가 도출되기 위한 아래의 (A)와 (B)의 값은? |
3-5 | 의사결정나무 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 2719(6660) | 아래는 붓꽃 데이터를 활용하여 특정 분류 분석을 수행한 결과이다. 이에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은? |
3-5 | 분류분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 2720(6659) | 아래는 오분류표를 나타낸 것이다. 다음 중 특이도(Specificiy)는 얼마인가? |
3-5 | 데이터 마이닝의 개요 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 |
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