전체 글 (231) 썸네일형 리스트형 [코드트리] 1부터 특정 수까지의 합 📁 문제 정수 N이 주어지면 1부터 전달받은 수까지의 합을 10으로 나눈값을 반환하는 함수를 작성하고, 함수로 전달하여 출력하는 프로그램을 작성해보세요. 단, 나머지는 버리고 몫만 출력합니다. https://www.codetree.ai/missions/5/problems/sum-from-1-to-a-certain-number/description 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석 국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요. www.codetree.ai 📁 풀이 def func(n) : sum = 0 for i in range(1, n+1) : sum += i return (sum // 10) n = int(i.. [코드트리] 최소공배수 구하기 📁 문제 n, m이 주어졌을 때, n과 m의 최소 공배수를 출력하는 프로그램을 작성해보세요. 단, 두 숫자를 인자로 받아 최소공배수를 구해 출력하는 함수를 만들어 문제를 해결해주세요. https://www.codetree.ai/missions/5/problems/find-the-least-common-multiple/description 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석 국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요. www.codetree.ai 📁 풀이 n, m = map(int, input().split()) big_number = n if n > m else m for i in range(big_number.. [코드트리] 개발자들의 거리두기 📁 문제 N명의 개발자들은 일직선상에 서있습니다. 그들 중 일부는 전염병에 감염되었고, 감염된 개발자는 양수 거리 R 이내에 있는 개발자들을 곧바로 감염시킵니다. 거리 R은 알 수 없는 상황에서, 처음에 감염된 개발자 수의 최솟값을 구하는 프로그램을 작성해보세요. https://www.codetree.ai/problems/developers-keeping-distance/description 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석 국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요. www.codetree.ai 📁 풀이 import sys n = int(input()) r = sys.maxsize developers = [.. [ML] Dimensionality Reduction 2023학년도 2학기 충남대학교 양희철 교수님의 기계학습 수업 정리자료입니다. 🌱 Curse of dimensionality 차원이 높으면 높을수록, 즉 feature가 많을수록 데이터가 더 많이 필요하다. 즉 단순히 차원이 높을수록 좋은 것이 아니다. 때문에 불필요한 feature들은 줄여야한다. 이상적으로는 feature의 수가 많을수록, feature들이 독립적이라는 가정 하에 성능이 좋아진다. 하지만 실제 세계에서는 모든 feature들이 서로 독립적이라는 보장이 없고, feature들 중 noise가 있을 수 있다. 저차원에 비해 고차원으로 표현되면 더 많은 데이터가 필요하고, 문제와 관련없거나 큰 영향을 끼치지 않는 feature가 존재할 수도 있으며, 과하게 feature를 반영하면 over.. [ML] Kernel Method 2023학년도 2학기 충남대학교 양희철 교수님의 기계학습 수업 정리자료입니다. 🌱 Empirical risk minimization (ERM) 기존의 모델은 ERM의 영역. empirical : 실험적인. 실험을 통해 에러를 최소화하는 방법. 이때 empirical, 실험이란 training data를 사용한 학습을 일컫고, risk는 이 training data로 학습하는 과정에서 발생하는 training error를 뜻함. ERM 방법은 training data에 대한 최적의 모델을 찾을 수 있기 때문에 overfitting이 발생할 수 있다는 단점이 있고, 이를 validation, cross-validation, regularization 등으로 해결할 수 있었다. 위 사진에서 solution 1.. [ML] Deep Neural Networks 2023학년도 2학기 충남대학교 양희철 교수님의 기계학습 수업 정리자료입니다. 📁 Deep Neural networks Neural Network 방식에서 히든 레이어를 많이 둔 방식을 말하며, 사용하는 이유 다음과 같다. 더 복잡한 관계를 표현하기 위해 더 높은 capacity를 필요로 하기 때문이다. Universal approximation theorem이 nonlinear하게 복잡한 관계를 표현해주지만, 더 효율성을 추구하기 위해 사용한다. generalization 효과가 더 뛰어나다. 하지만 layer를 여러 층 쌓을때의 문제점은 다음과 같다. 1. Vanishing (or exploding) gradient 각각의 weight에 대한 편미분을 계산하다보면, 수많은 gradient를 계속 곱해.. [ML] Neural Networks 2023학년도 2학기 충남대학교 양희철 교수님의 기계학습 수업 정리자료입니다. 📁 Neural Networks (NN) 우리 뇌의 신경은 여러 감각기관들로부터 신경을 전달받아 여러 뉴런을 거쳐 뇌로 이동한 뒤, 뇌가 해당 값을 이용해서 어떠한 결정을 내리는 방식으로 동작한다. Neural Network란 이러한 뇌의 신경망을 모방한 수학적 모델을 말한다. data가 입력되었을때 해당 값에 특정 웨이트를 곱하거나 더하면서 뉴런을 통과하며, 이때 각각의 뉴런에서 전달받은 신호가 임계값을 넘는 경우에 해당 노드가 활성화되어 다음 노드로 값을 전달하고, 그렇지 않으면 아주 작은 값이므로 무시하는 방식으로 동작한다. Bayesian classifier, support vector machines, decision.. [CP] Dataflow analysis/optimization 2023학년도 2학기 충남대학교 조은선 교수님의 컴파일러개론 수업 정리자료입니다. 📁 Reaching Definition Analysis 예시를 보자. 🌱 📝 문제 풀어보기 Reaching definitions 분석을 하시오. 즉, GEN/KILL을 구하고 IN/OUT을 구하시오 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 29 다음
