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📍문제https://www.acmicpc.net/problem/4779 칸토어 집합은 0과 1사이의 실수로 이루어진 집합으로, 구간 [0, 1]에서 시작해서 각 구간을 3등분하여 가운데 구간을 반복적으로 제외하는 방식으로 만든다. 전체 집합이 유한이라고 가정하고, 다음과 같은 과정을 통해서 칸토어 집합의 근사를 만들어보자. 1. -가 3N개 있는 문자열에서 시작한다.2. 문자열을 3등분 한 뒤, 가운데 문자열을 공백으로 바꾼다. 이렇게 하면, 선(문자열) 2개가 남는다.3. 이제 각 선(문자열)을 3등분 하고, 가운데 문자열을 공백으로 바꾼다. 이 과정은 모든 선의 길이가 1일때 까지 계속 한다.예를 들어, N=3인 경우, 길이가 27인 문자열로 시작한다.--------------------------..

재귀 함수란?: 어떤 함수에서 자신을 다시 호출하여 작업을 수행하는 방식의 함수를 의미반복문을 사용하는 코드는 항상 재귀 함수를 통해 구현하는 것이 가능하며 그 반대도 가능코드가 간결하고 이해하기 쉽다. 특정 유형의 문제(트리, 그래프 탐색 등)에 매우 적합함반복적인 스택의 사용으로 인해 메모리 및 속도에서 성능 저하가 발생할 수 있음 예시 def factorial(n): if n즉, 재귀 문제를 풀 때는 항상 base case와 recursive case로 경우를 나누어 주어야 함base case : 더 이상 자기 자신을 호출하지 않고, 직접 결과를 반환하는 조건 꼬리 재귀 (taili recursion)함수 호출의 결과로 반환되는 값에 함수 인자를 직접적으로 포함시키는 방식으로 구현재귀로 구현하고 ..

1. Decision Tree1) 개념데이터에 있는 규칙을 학습을 통해 자동으로 찾아내 트리 기반 분류 규칙 (if/else)를 만드는 것최대한 균일한 데이터 세트를 구성할 수 있도록 분할하는 것이 필요!  이런 상태에서 어떻게 해야할까? 노란색 공의 경우 모두 동그라미로 구성, 빨강과 파랑 공의 경우는 동그라미, 세모, 네모가 골고루 섞여 있다. 따라서 가장 먼저 만들어져야 하는 규칙 조건은 if 색깔 == '노란색' 2) 장단점장점 : 쉽다, 직관적이다, 피쳐의 스케일링이나 정규화 등 사전 가공 영향도가 크지 않다.단점 : 과적합으로 알고리즘 성능이 떨어질 수 있기 때문에 트리의 크기를 사전에 제한하는 튜닝이 필요하다. 3) 결정트리의 파라미터- min_samples_split : 노드를 분할하기 위..

📍문제https://www.acmicpc.net/problem/1018지민이는 자신의 저택에서 MN개의 단위 정사각형으로 나누어져 있는 M×N 크기의 보드를 찾았다. 어떤 정사각형은 검은색으로 칠해져 있고, 나머지는 흰색으로 칠해져 있다. 지민이는 이 보드를 잘라서 8×8 크기의 체스판으로 만들려고 한다.체스판은 검은색과 흰색이 번갈아서 칠해져 있어야 한다. 구체적으로, 각 칸이 검은색과 흰색 중 하나로 색칠되어 있고, 변을 공유하는 두 개의 사각형은 다른 색으로 칠해져 있어야 한다. 따라서 이 정의를 따르면 체스판을 색칠하는 경우는 두 가지뿐이다. 하나는 맨 왼쪽 위 칸이 흰색인 경우, 하나는 검은색인 경우이다.보드가 체스판처럼 칠해져 있다는 보장이 없어서, 지민이는 8×8 크기의 체스판으로 잘라낸 ..

즉, 회귀 ; 예측하고자 하는 타켓이 수치형, 연속형 변수일 경우분류 ; 예측하고자 하는 타켓이 범주형, 이산형 변수일 경우 1. 회귀 regression회귀란 독립변수 x로 종속변수 y를 예측. 주어진 피쳐와 결정 값 데이터 기반에서 학습을 통해 최적의 회귀 계수를 찾아내는 것.데이터를 가장 잘 설명하는 회귀식 찾기독립변수 : x 예측 변수, 설명, 특성 변수종속변수 : y 반응 변수, 레이블, 타겟 등으로 불림 선형회귀H(x) = Wx + b 에서 최적의 w와 b를 찾기복잡한 관계 표현을 위해 비선형을 요구하는 것이 바로 딥러닝 선형회귀 vs 비선형 회귀linear regression is for establish hypothesis model and find the ideal W and bH(x) ..