| 순번 | 문제 | 과목-장 | 세부 절 | 생성 주체 | 비기봇 해설 | 핵심쇼츠강의 | 관리 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9941(855) | 다차원척도법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? |
3-4 | 다차원 척도법 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9942(854) | 변수 가공에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
3-3 | 데이터변경, 요약, 가공 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9943(853) | 데이터 마이닝을 위한 데이터 분할에 대한 설명으로 부적절한 것은? |
3-5 | 데이터 마이닝 개요 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9944(852) | 군집분석 기법으로 적절하지 않은 것은? |
3-5 | 군집 분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9945(851) | 다음 중 의사결정나무의 특징에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? |
3-5 | 의사결정나무 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9946(850) | 자료의 종류에 대한 설명으로 부적절한 것은? |
3-4 | 기초통계 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9947(849) | 다음 중 신경망 모형에서 출력값이 여러 개이고 목표치가 다범주인 경우에 사용하는 활성화 함수는? |
3-5 | 인공신경망 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9948(848) | 다음 중 아래 코드 실행 결과에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? |
3-4 | 회귀분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9949(847) | 빅데이터 분석 프로세스에서 모델링 단계에 해당하지 않는 과정은? |
2-2 | 기타 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 9950(846) | 다음 중 군집분석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? |
3-5 | 군집 분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9951(845) | 표본추출의 방법으로 적절하지 않은 것은? |
3-4 | 기초통계 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9952(844) | 분류 모형의 평가를 위해 사용되는 방법으로 적절하지 않은 것은? |
3-5 | 모형 평가 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9953(843) | 인공신경망 모형에서 활성함수인 시그모이드(sigmoid)의 함수의 결과값으로 올바른 것은? |
3-5 | 인공신경망 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9954(842) | 표본들이 서로 관련된 경우 짝지어진 두 관찰치의 크고 작음을 표시하여 그 두 분포의 차이에 대한 가설을 검증하는 비모수 검정 방법은? |
3-4 | 기초통계 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9955(841) | 다음 중 아래 수식에 해당하는 거리 계산 방법은? |
3-5 | 군집 분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9956(840) | 다음 중 R의 데이터 구조 중 벡터에서 숫자형 벡터, 문자형 벡터, 논리 연산자 벡터를 모두 합쳐 하나의 벡터를 구성하였을 경우 합쳐진 벡터의 형식으로 옳은 것은? |
3-2 | R 프로그래밍 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9957(839) | 모형평가 방법으로 가장 적절하지 않은 것은? |
3-5 | 모형 평가 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9958(838) | 다음 중 이상치를 판정하는 방법에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은? |
3-3 | 데이터변경, 요약, 가공 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9959(837) | 다음 중 연관분석에 대한 특징으로 가장 적절하지 않은 것은? |
3-5 | 연관성 분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 9960(836) | 다음 중 앙상블 모형의 특징으로 적절하지 않은 것은? |
3-5 | 앙상블 기법 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 |
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