일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 |
Tags
- GPT-4
- 지도학습
- OpenAI
- regression
- ChatGPT
- LG Aimers 4th
- 해커톤
- LLM
- 티스토리챌린지
- Classification
- 오블완
- gpt
- supervised learning
- 분류
- 머신러닝
- deep learning
- Machine Learning
- 회귀
- LG
- LG Aimers
- 딥러닝
- PCA
- AI
Archives
- Today
- Total
목록2024/06 (9)
SYDev

경희대학교 이영구 교수님의 데이터베이스 수업 복습용 게시물입니다. 릴레이션 정규화부주의한 데이터베이스 설계 -> 제어할 수 없는 데이터 중복 야기 -> 여러 가지 갱신 이상(update anomaly) 유발정규화(normalization): 릴레이션 스키마를 함수적 종속성과 기본 키를 기반으로 분석 -> 원래의 릴레이션을 분해 -> 중복과 세 가지 갱신 이상을 최소화7.1. 정규화 개요좋은 관계 데이터베이스 스키마를 설계하는 목적정복의 중복과 갱신 이상 X정보의 손실 X실세계를 훌륭히 나타냄애트리뷰트들 간의 관계가 잘 표현되는 것 보장어떤 무결성 제약조건의 시행을 간단하게 함효율성 측면도 고려first of all 갱신 이상 X -> secondly 효율성 갱신 이상(update anomaly)수정 이상..
3학년 1학기 전공/데이터베이스
2024. 6. 1. 03:38