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      채권평가 기관의 판단에 대한 학습  :  통계적 기법과 Connectionist Network의 비교 연구 A Comparative Study between Statistical Method and Connectionist Network = Learning Agency Judgement for CP Rating

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In this paper, the applicability of connectionist network is tested against CP rating. A three-layered Connectionist network is designed, and of which performance in learning agency judgement of CP rating is assessed, and compared with prediction model derived from multiple discriminant analysis. The results show that connectionist network outperforms MDA, and can be use to develop a more accurate prediction model for CP rating.

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      In this paper, the applicability of connectionist network is tested against CP rating. A three-layered Connectionist network is designed, and of which performance in learning agency judgement of CP rating is assessed, and compared with prediction mode...

      In this paper, the applicability of connectionist network is tested against CP rating. A three-layered Connectionist network is designed, and of which performance in learning agency judgement of CP rating is assessed, and compared with prediction model derived from multiple discriminant analysis. The results show that connectionist network outperforms MDA, and can be use to develop a more accurate prediction model for CP rating.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서론
      • 2. 분류작업의 방법론들
      • 2-1. 통계적 분류방법론
      • 2-2. 인공지능의 분류방법론
      • 2-3. 분류작업에 대한 수리적 접근
      • 1. 서론
      • 2. 분류작업의 방법론들
      • 2-1. 통계적 분류방법론
      • 2-2. 인공지능의 분류방법론
      • 2-3. 분류작업에 대한 수리적 접근
      • 3. 분석자료
      • 4. 예측모형의 설계
      • 4-1. 판별분석
      • 4-2. Connectionist네트웍
      • 5. 두 예측모형의 성과비교
      • 6. 결론
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