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(Neural connection을 이용한)데이터마이닝 신경망분석

(Neural connection을 이용한)데이터마이닝 신경망분석 (Loan 16 times)

Material type
단행본
Personal Author
조용준 허준 최인규
Title Statement
(Neural connection을 이용한)데이터마이닝 신경망분석 / 조용준 ; 허준 ; 최인규 공저.
Publication, Distribution, etc
서울 :   SPSS 아카데미 ,   1999.  
Physical Medium
vi, 133 p. : 삽도 ; 26 cm.
ISBN
8988393082
Bibliography, Etc. Note
찾아보기수록 참고문헌 :p.128
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 1999c Accession No. 151127288 Availability Available Due Date Make a Reservation Service C

Contents information

Author Introduction

조용준(지은이)

「시사저널」과 「동아일보」에서 기자를 했고, 「주간동아」 편집장을 지냈다. 오로지 ‘내 책’을 쓰기 위해 마흔다섯 살이 되기 전에 기자를 그만두어야겠다고 항상 생각했고, 실제로 그렇게 했다. 2010년부터 거의 매해 프로방스의 구석구석을 여행했다. 적어도 한국에서는 프로방스에 대해 가장 잘 아는 사람이라고 자부한다. 2011년에 출간해 지금은 절판된 『프로방스 라벤더 로드』는 ‘라벤더 로드’라는 게 있는지도 몰랐던 당시에 매우 선구적인 책이었다. 이후 10년 동안『유럽 도자기 여행』 동유럽, 북유럽, 서유럽 편 3권과『일본 도자기 여행』 규슈, 교토, 에도 편 3권, 총 6권의 출간을 통해 국내 최초로 유럽과 일본 도자문화사 전반을 발굴하고 정리하는 작업을 완결했다. 그 책으로 독자들과 평단의 뜨거운 호응을 얻는 와중에도 늘 프로방스를 주제로 한 책에 대한 생각을 품고 살았다. 『프로방스에서 죽다』시리즈를 5권까지 펴내겠다는 야심찬 계획이 코로나로 여행도 못하는 지금 가장 역설적인 행복을 주는 ‘비타1000’이다. 한국과 일본 교류사 전문가이기도 해서 『메이지유신이 조선에 묻다』, 『한일공동정부: 메이지 후예들의 야욕』이라는 2권의 책을 냈다. 그 밖의 저서로 한일합방 시기부터 지금까지 우리 도자기 역사를 탐구한 『이천 도자 이야기』, 영국 펍에 얽힌 역사를 탐구한『펍, 영국의 스토리를 마시다』, 공저로『발트해 : 바이킹의 바다, 북유럽의 숨겨진 보석』이 있다. 1992년 중편소설 『에이전트 오렌지』로 국민일보 국민문예상을 받았고, 1994년 장편소설 『활은 날아가지 않는다』를 출간했다.

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents


목차

제1장 신경망이란 무엇인가?

 1.1 개요 = 3

 1.2 신경망 분석의 역사 = 6

 1.3 신경망 분석의 특성 = 7

 1.4 신경망 분석의 장점 = 9

 1.5 신경망 분석의 단점 = 10

 1.6 신경망 분석의 사용 분야 = 12

 1.7 신경망 분석의 실제 사용 예제 = 13

제2장 Neural Connection 시작하기

 2.1 Neural Connection = 19

 2.2 Neural Connection 설치하기 = 20

 2.3 Neural Connection 구동 = 25

 2.4 Neural Connection 초기화면 = 26

 2.5 Neural Connection 메뉴모음 = 26

제3장 Neural Connection의 사용

 3.1 NetAgent의 사용 = 31

 3.2 작업공간 팔레트에서의 사용 = 42

 3.3 Neural Connection의 도구들(Tools) = 64

제4장 사례분석

 4.1 부동산 가격(Housing Value) 예측사례 = 73

 4.2 Kohonen Network을 이용한 사례분석 = 91

 4.3 고객 유형(Customer Pattern) 예측사례 = 103

참고문헌 = 128

찾아보기 = 129



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