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문서 제목 일치
- '''지진 예측'''(地震豫測)은 [[지진학]]에서 언급된 제한 내에서 앞으로 일어날 [[지진]]의 시간, 지점, 등급을 예측하는 것으로,<ref>{{ == 예측 방법 == ...16 KB (571 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 13:53
- ...기의 각 비트는 아래 비트로부터 "자리올림수" 출력을 기다려야 하는 반면에, 자리올림수 예측 가산기에서 모든 자리올림수 출력은 특별한 예측 논리에 따라 한 번에 계산된다. 그 결과는 최상위 비트로 올라가는 "리플" 출력을 기다려야 하는 대신에, 전체 결과는 현저하게 적은 지 ...비록 불가능하지 않더라도 비현실적이다. 실행이 불가능할 정도로 큰 논리 게이트는 여러 단계로 구분할 수 있지만, 그 결과 자리올림수 예측 논리의 지연은 비트 수에 완전히 독립적이지 않다.(비록 이것은 여전히 비트 수에서 리플 자리올림수 가산기보다 덜 의존적이다) '''맨체 ...17 KB (556 단어) - 2025년 3월 8일 (토) 13:04
- ...t}}, LCU)는 [[디지털 회로]] 설계에서 [[가산기]] 장치의 계산시간을 감소시키기 위해 사용하는 논리 장치이고 [[자리올림수 예측 가산기]](CLA)와 연결하여 사용한다. ..., 16 비트 가산기는 만들어질 수 있다. 그러나 추가적인 논리가 예측 자리올림수 장치의 형태로 필요하다. 하나의 4 비트 자리올림수 예측 가산기는 아래처럼 보인다: ...4 KB (230 단어) - 2022년 2월 9일 (수) 03:34
문서 내용 일치
- == 예측 손실 == 예측 손실은 ...831 바이트 (22 단어) - 2022년 3월 3일 (목) 06:06
- ...t}}, LCU)는 [[디지털 회로]] 설계에서 [[가산기]] 장치의 계산시간을 감소시키기 위해 사용하는 논리 장치이고 [[자리올림수 예측 가산기]](CLA)와 연결하여 사용한다. ..., 16 비트 가산기는 만들어질 수 있다. 그러나 추가적인 논리가 예측 자리올림수 장치의 형태로 필요하다. 하나의 4 비트 자리올림수 예측 가산기는 아래처럼 보인다: ...4 KB (230 단어) - 2022년 2월 9일 (수) 03:34
- ...반화 가법 모델'''(generalized additive model, '''GAM''')은 [[통계학]]에서 선형 반응 변수가 일부 예측 변수의 알려지지 않은 [[매끄러운 함수]]에 선형적으로 의존하고 이러한 매끄러운 함수에 대한 추론에 관심이 집중되는 [[일반화 선형 모 이 모델은 일변량 응답 변수 Y를 일부 예측 변수 xi와 연관시킨다. 다음과 같은 구조를 통해 Y의 예상 값을 예측 변수에 연결하는 연결 함수 g(예: 항등 또는 로그 함수)와 함께 Y(예: 정규, 이항 또는 포아송 분포)에 대해 지수족 분포가 지정된 ...4 KB (294 단어) - 2024년 12월 20일 (금) 10:51
- * μ 예측 : <math>\bar{Y}</math> = 전체 자료의 [[평균]] * ''T''<sub>i</sub> 예측 : <math>\bar{Y}_i - \bar{Y}</math> ...3 KB (253 단어) - 2024년 5월 8일 (수) 22:13
- * [[되부름 하향 구문 분석|예측 파서]](Predictive parser) ...918 바이트 (47 단어) - 2024년 5월 8일 (수) 11:07
- ...등에서 시간에 따라 변하는 특정 프로세스를 설명하는 데 사용된다. 자기회귀 모형은 출력 변수가 자신의 이전 값과 확률적 항(불완전하게 예측 가능한 항)에 선형적으로 의존함을 지정한다. 따라서 모델은 확률적 차이 방정식(또는 미분 방정식과 혼동되어서는 안 되는 반복 관계)의 == 예측 품질 평가 == ...6 KB (222 단어) - 2025년 1월 31일 (금) 11:43
- ...을 만들어서 미래에 일어날 것들을 예측하는 것을 뜻하는 말이다. 일반적으로 이런 방법들은 공학이나 과학계산, 혹은 금융시장에서의 주가 예측 등에서 많이 쓰인다. ...3 KB (150 단어) - 2024년 5월 12일 (일) 02:57
- ...및 많은 추가 결과가 발생했다. 일례로 한 연구에서는 "중뇌의 중배엽 DA 투영에서 도파민 뉴런의 위상 활동이 모델에 자세히 설명된 예측 오류 유형을 인코딩한다"고 제안한 것처럼 이 모델은 최근 몇 년 동안 신경 과학에 영향을 미쳤다.<ref>{{저널 인용|last=Ha ...3 KB (151 단어) - 2025년 3월 9일 (일) 14:07
- == 섭취의 따른 예측 == ...3 KB (139 단어) - 2023년 9월 27일 (수) 15:53
- 의도한 출력이 t = ±1이면서 분류기 점수 y에 대해 예측 y의 힌지 손실은 다음과 같이 정의된다. ...1 KB (76 단어) - 2024년 4월 14일 (일) 04:34
- [[분류:통계 예측]] ...2 KB (79 단어) - 2022년 2월 5일 (토) 13:04
- '''시간차 학습'''({{Lang|en|Temporal difference learning}})은 예측 기반 [[기계 학습]]의 한 방법이다. 시간차 학습은 주로 [[강화 학습]] 문제에 사용되며, "[[몬테카를로 방법]]과 [[동적 계획 ...는 오직 실제로 관측된 값을 통해서만 학습이 이루어진다. 즉, 예측을 하고, 결과가 관측되면, 비로소 관측된 결과에 더 잘 부합하도록 예측 메커니즘이 수정된다. 리처드 서튼이 잘 설명하듯, 시간차 학습의 핵심 아이디어는 예측이 관측된 결과 뿐만이 아니라 미래에 대한 다른 예 ...5 KB (276 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 15:11
- 또한, 미래의 인플레이션율은 '예측'되어야 한다는 점을 추가할 수 있다. 이렇게 되면 인플레이션율을 나타내는 <math>\pi</math>는 <math>\pi^e</mat ...2 KB (39 단어) - 2022년 3월 25일 (금) 09:26
- ...기의 각 비트는 아래 비트로부터 "자리올림수" 출력을 기다려야 하는 반면에, 자리올림수 예측 가산기에서 모든 자리올림수 출력은 특별한 예측 논리에 따라 한 번에 계산된다. 그 결과는 최상위 비트로 올라가는 "리플" 출력을 기다려야 하는 대신에, 전체 결과는 현저하게 적은 지 ...비록 불가능하지 않더라도 비현실적이다. 실행이 불가능할 정도로 큰 논리 게이트는 여러 단계로 구분할 수 있지만, 그 결과 자리올림수 예측 논리의 지연은 비트 수에 완전히 독립적이지 않다.(비록 이것은 여전히 비트 수에서 리플 자리올림수 가산기보다 덜 의존적이다) '''맨체 ...17 KB (556 단어) - 2025년 3월 8일 (토) 13:04
- === 자리올림수 예측 가산기 === {{본문|자리올림수 예측 가산기}} ...12 KB (430 단어) - 2024년 4월 10일 (수) 02:49
- 몇 가지 예측 공식들이 존재한다. 역사적으로 가장 저명한 것으로는 1919년에 만들어진 [[해리스 베네딕트 공식]]이다. 미플린이 공식을 선보인 전 1990년까지는 최고의 예측 공식이었다.<ref>{{저널 인용 |pmid=2305711 |year=1990 |last1=Mifflin |first1=MD |last ...4 KB (348 단어) - 2025년 1월 9일 (목) 09:22
- == 예측 == ...6 KB (308 단어) - 2024년 5월 7일 (화) 07:06
- VAR 모델의 속성은 일반적으로 Granger 인과관계, 임펄스 응답 및 예측 오차 분산 분해를 사용하는 구조 분석을 사용하여 요약된다. == 추정 VAR 모델을 사용한 예측 == ...8 KB (468 단어) - 2024년 5월 11일 (토) 05:43
- * [[예측 분석]] ...2 KB (40 단어) - 2024년 6월 2일 (일) 08:37
- *동질적 예측 ...3 KB (103 단어) - 2024년 2월 8일 (목) 07:20