28조 코드이스케이프

1. 프로젝트 개요
    Bosch에서 주최하는 공모전을 통해 기계학습 기법인 logistic regression missing value를 처리해주는 논문을 쓸 것이다. 공모전의 데이터를 보면 99.4% 성공률이고 0.6%는 실패율이다. 일반적인 logistic regression이라고 하기에는 너무 분류가 치우쳐져 있으므로 이에 따른 변형된 logistic regression 연구를 하려고 한다. 또한, 종속변수 대부분이 누락 된 값이 많다. 이를 어떻게 처리할지 연구해보고 연구한 내용에 대해서 논문을 써보려고 한다.

 

2.팀 소개
    
    코딩을 통해 어두 껌껌한 미래를 예측하기 위해(탈출하기 위해) 팀 명을 "코드이스케이프"라고 했습니다.

담당 교수: 
    이경용
팀원:
    손명준
    이동우
    최은헌


3. Abstract
 
    We are planning to write an essay about handling missing value from data given from a Bosch Competition(Bosch Production Line Competition) and transforming the original regression model. 99.4% is success rate and 0.6% is the failure rate from data. It can be described as regression model, but it's too biased. So we are going to do a research about transforming logistic regression. Also, data are filled with so much missing value.(Sparse Matrix). We are going to find out how we are going to handle this. Finally, we will make an essay overall what we found out.




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cap28@cs.kookmin.ac.kr,
2016. 11. 14. 오후 10:45
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2016. 11. 30. 오전 6:02
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2016. 9. 19. 오전 3:24
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2016. 9. 19. 오전 3:26
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2016. 11. 30. 오전 6:00
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2016. 10. 26. 오전 4:02
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2016. 11. 28. 오전 7:57
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2016. 12. 19. 오전 3:00