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대학교/2.AI_인공지능9

AI8.의사결정트리 아래를 논리식으로 바꾸는 함수 char* phenotype(int genotype[3*8]) 만들기 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1출력 예) 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 (p1 v ~p3) ^ (~p v ...) ^ (p1 v ... char * phenotype(int genotype[TERMNO][ATTNO *2]);char * phenotype(int genotype[TERMNO][ATTNO *2]){ int i, j;/* 루프 제어 변수 */ for (i =0; i 반복문을 써서 논리식을 출력합니다, 2017. 6. 3.
AI7.시계열학습 1. 첨부한 rawdata.txt를 사용하여 강의안 내용 실습과정 작성2. (강의에서 안내한) 통계청 데이터를 이용하여 myrawdata.txt를 생성한 후, ml1으로 학습하고, 결과를 분석 1. 첨부한 rawdata.txt를 사용하여 강의안 내용 실습과정 작성 ************************************************************************************************* < 필드 4.. 2017. 6. 3.
AI.6 n-gram A4 1장 분량의 한글문서 10개를 수집한 후 각 문서의 중요 단어를 추출하는 것을 확인, 결과 분석 보고서와 해당 문서를 제출 일단 제가 주제를 정한 것은 박문성 칼럼입니다.(축구) 10가지가 다 같은 축구지만 서로 다른 내용들입니다. 제가 축구를 정한 것은 요즘 손흥민이 활약을 하고 있고 개인적으로 뉴스5에 나오는 아스날을 좋아하고 호날두를 매우 좋아해서 주제를 축구 한가지로 정했습니다. 0.txt에서 마르셀루가 가장 빈도수가 높았습니다. 왜냐하면 마르셀루가 뉴스1에서 가장 비중이 높은 단어이자 인물이기 때문입니다. 1.txt에서 0.027886 이달의 라는 단어가 빈도수가 높았습니다. 왜냐하면 10개의 뉴스에서 이달의 라는 단어가 많이 나왔기 때문입니다. 2.txt에서 0.037342 지단이 가장 .. 2017. 4. 21.
AI5. 유전알고리즘 and.dat, or.dat, majority.dat 실행 확인하기, 단 SEED를 달리하여 5회 실행 후 결과 분석 1) 코스피, 나스닥 등 하나의 데이터를 1달치 이상 수집한다. 2) 이때 최근 1주일 치를 따로 떼 놓는다. 3) 유전 알고리즘으로 최적해를 찾은 후 2) 데이터를 대상으로 결과를 분석한다(5회) 10 0.875000 0.8444441 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 : 0.8750001 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 : 0.8750001 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0.. 2017. 4. 21.
Ai 4.생성시스템 1. 적용규칙을 표시하기 1234567891011121314151617181920212223242526 /* 규칙 기반의 검색 */ while (1) { contflag = NO; /* 규칙을 차례대로 조사함 */ for (i = 0; i 2017. 4. 21.
AI3.프레임 프레임 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495969798991001011021031041051061071081091101111121131141151161171181191201211221231241251261271281291301311321331341351361371381391401411421431441451461471481491501511521531541551561571581591601611621631641651661671.. 2017. 4. 21.
AI 2.경험적탐색 분석 원본 횟수수정 횟수최상 우선 탐색412최적 경로 탐색78A 알고리즘68 원본과 수정을 비교해 본 결과를 말하기 전에 수업 시간에 배운 내용을 설명하겠습니다.최상 우선 탐색은 먼저 탐색에 방향성을 부여해 ‘좋아 보이는’ 방향부터 탐색을 진행한다.최적 경로 탐색은 탐색 과정에서 얻은 노드의 시작 노드로부터의 평가 값의 적산치 V를 이용한다.A 알고리즘은 최상 우선 탐색과 최적 경로 탐색을 융합한 것이다. 최상 우선 탐색은 평가 값 h는 휴리스틱 함수를 이용한 추정 값이므로 꼭 올바른 값은 아니다.반면 최적 경로 탐색은 각 노드에서의 평가 값 v는 탐색을 시작했을 때부터 누적된 평가 값이다.A 알고리즘도 항상 최적 경로를 탐색할 수 있는 건 아니다. 결과값을 비교 하여 생각해 본 것은 최상 우선 탐색은 .. 2017. 4. 21.
AI1. 맹목적탐색 2017. 4. 21.
인공지능을_이용한_빅데이터_처리_입문_예제소스 인공지능을_이용한_빅데이터_처리_입문_예제소스 2017. 4. 21.