공부 (70) 썸네일형 리스트형 [BEAKJOON] 백준 2667 - 단지번호붙이기 https://www.acmicpc.net/problem/2667 2667번: 단지번호붙이기 과 같이 정사각형 모양의 지도가 있다. 1은 집이 있는 곳을, 0은 집이 없는 곳을 나타낸다. 철수는 이 지도를 가지고 연결된 집의 모임인 단지를 정의하고, 단지에 번호를 붙이려 한다. 여 www.acmicpc.net DFS - 깊이 우선 탐색 - Root node 나 다른 임의의 node에서 다음 분기로 넘어가기 전에 해당 분기를 완벽히 탐색하는 방법이다. Stack 혹은 재귀함수(Recursion)으로 구현된다. - 경로를 탐색하고 한 방향으로 갈 때까지 가고 안되면 다른 방향으로 다시 탐색 - 모든 노드를 방문하는 경우 시간 복잡도 ( V : 접점, E : 간선 ) - 인접 리스트 : O ( V + E ) .. 히스토그램(histogram) - 시각화를 어느 상황에서 사용하면 좋을까? *참고 T-test(T 검정) : 두 집단 간의 평균 차이가 유의미한지 검증하는 보편적인 통계 방법 평균을 비교하는 이유가 무엇일까? 평균은 한 집단을 대표할 수 있는 대푯값 중 하나이다. 두 모집단의 평균 차이 유무를 판단하는 통계적 검정 방법으로 단순히 차이의 존재 여부를 떠나 그 정도의 통계적 유의미성까지 검정하는 방법이다. 그렇다면 두 집단이 아니라, 세집단 혹은 그 이상이라면 T-test를 사용하면 안된다. "두 모집단의 평균의 차이유무"를 비교하는 것은 T-test이니, 이 경우에는 분산분석 즉, ANOVA(Analysis Of Variance)를 사용한다. t-test의 조건 조건 1] 표본이 독립적인가? (t-test or paired t-test) 조건 2] 수집된 데이터가 정규 분포를 .. 신뢰 구간(Confidence Intervals), stats.t.interval python 사용법 보호되어 있는 글입니다. [하향식 네트워크] 4-2. Web and HTTP HTTP(Hypertext Transfer Protocol) web page는 URL로 할당된 많은 참조된(referenced) 객체(objects)이 포함되어 base HTML-file로 구성되어 있다. HTTP는 웹의 application layer protocol이며, Client-Server model을 사용한다. Client-server model 클라이언트(Client)는 호스트(host)에서 실행되는 브라우저가 되며, 웹 서버와 통신한다. HTTP protocol을 사용해 요청하고 응답받으면서 웹의 객체(objects)를 표시한다. *object는 HTML file, JPEG image, Java applet, audio file, ... 이 될 수 있다.(각기 다른 웹서버에 저장되어있음) .. 언제 MSE, MAE, RMSE를 사용해야 하는가? 선형 회귀의 목적은 모든 데이터 포인트의 예측 오류를 최소화하는 선을 찾는 것이다. MSE, MAE, RMSE는 모두 오차함수이다. 어떤 모델이 학습 데이터를 받아 아래 테이블 내 수치들을 예측했다고 생각하면, target : 맞춰야할 정답 epoch : 학습의 횟수 Epoch 2에서 prediction의 3번째 값인 2는 Target의 3번째 값인 7와 크게 벗어나게 예측한 Outlier이다. 이들 값을 가지고 MSE, RMSE, MAE를 계산해보면 아래와 같다. MSE(Mean Square Error) 평균 제곱 오차는 데이터 세트의 원래 값과 예측 값 간의 제곱 차이의 평균을 나타낸다. 가장 일반적이고 직관적인 에러 지표, 낮을수록 좋다. 잔차의 분산을 측정한다. 장점 - 지표 자체가 직관/단순 예.. 파이썬 선형 회귀 분석 결과 해석(OLS) 파이썬의 statsmodels에 있는 OLS Model에 대해서 포스팅을 해보겠습니다. from statsmodels.formula.api import ols OLS (Ordinary Least Sqaures, Ordinary Least Sqaure Method) 오차를 전제로 최소제곱법에 의해 추정하는 방법 No. Observation : 총 관측치 Df Residuals : DF는 Degree of Freedom으로 잔차의 자유도를 의미한다. (No, Observation) – (종속변수 수) – (독립변수 수) F-ratio 계산 시 잔차제곱평균이 사용되며, 잔차제곱평균은 (잔차/잔차 자유도)로 계산 Df Model : 독립변수의 개수 R squared : R의 제곱, 결정계수를 의미한다. 전체 데.. 워드투벡터(Word2Vec) 임베딩은 텍스트를 단순하게 표현할 수 있어 다양한 통계적 자연어 처리기법에 적용되고 있습니다. 이번 컨텐츠에서는 Word2Vec에 대해서 알아보겠습니다. 1. 워드 임베딩(Word Embedding) 임베딩이란, 비정형화된 텍스트를 숫자로 바꿔줌으로써 사람의 언어를 컴퓨터 언어로 번역하는 것을 뜻한다. 1.1 희소표현(sparse representation) : 원-핫 인코딩(one-hot encoding)을 통해 나온 원-핫 벡터(One-hot Vector) 처럼 벡터 또는 행렬의 값이 대부분이 0으로 표현되는 방법이다. 예를 들어 ‘나는 임베딩 공부를 하고 있다’는 문장을 희소 표현으로 나타내면 의 (좌)과 같이 나타낼 수 있다. - 고차원에 각 차원이 분리된 표현 방법 이는 표현하고자 하는 단어는 .. [BEAKJOON] 백준 16194번 : 카드 구매하기 2 - 파이썬 카드 구매하기와 정말 비슷하다. https://na0-0.tistory.com/126 [BEAKJOON] 백준 11052번 : 카드구매하기 - 파이썬 문제 : https://www.acmicpc.net/problem/11052 11052번: 카드 구매하기 첫째 줄에 민규가 구매하려고 하는 카드의 개수 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000) 둘째 줄에는 Pi가 P1부터 PN까지 순서대로 주어진다. (1 ≤ P na0-0.tistory.com 문제 https://www.acmicpc.net/problem/16194 16194번: 카드 구매하기 2 첫째 줄에 민규가 구매하려고 하는 카드의 개수 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000) 둘째 줄에는 Pi가 P1부터 PN까지 순서대로 주어진다. (1 ≤ .. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음
