좌충우돌 개발자의 길

🎉기본미션 - k-평균 알고리즘 작동 방식 설명하기🎉 1. 무작위로 k개의 클러스터 중심을 정하기 2. 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터의 샘플로 지정하기 3. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경하기 4. 클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 2번으로 돌아가 반복하기 🎉기본미션 - Ch.06-3 문제풀고 인증샷🎉 Q1. 특성이 20개인 대량의 데이터셋이 있습니다. 이 데이터셋에서 찾을 수 있는 주성분 개수는 몇개일까요? A1. 2번 20개 Q2. 샘플 개수가 1000개이고 특성 개수는 100개인 데이터셋이 있습니다. 즉, 이 데이터셋의 크기는 (1000,100) 입니다. 이 데이터를 사이킷런의 PCA 클래스를 사용해 10개의 주성분을 찾아 변환했습니다. 변환된..

10872번 (팩토리얼)* 0보다 크거나 같은 정수 N이 주어진다. 이때, N!을 출력하는 프로그램을 작성하시오. 첫째 줄에 정수 N(0 ≤ N ≤ 12)가 주어진다. n = int(input()) def factorial(n): if(n == 1): return 1 elif n == 0: return 1 return n*factorial(n-1) print(factorial(n))

1002번 (터렛)* 이석원은 조규현과 백승환에게 상대편 마린(류재명)의 위치를 계산하라는 명령을 내렸다. 조규현과 백승환은 각각 자신의 터렛 위치에서 현재 적까지의 거리를 계산했다. 조규현의 좌표 (x1, y1)와 백승환의 좌표 (x2, y2)가 주어지고, 조규현이 계산한 류재명과의 거리 r1과 백승환이 계산한 류재명과의 거리 r2가 주어졌을 때, 류재명이 있을 수 있는 좌표의 수를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 한 줄에 x1, y1, r1, x2, y2, r2가 주어진다. x1, y1, x2, y2는 -10,000보다 크거나 같고, 10,000보다 작거나 같은 정수이고, r1, r2는 10,000보다 작거나 같은 자연수이다. 각 테스트 케이스마다 류재명이 있을 수 있는 위치의 수를 출력한다. 만약 ..

🎉기본미션 - 교차 검증을 그림으로 설명하기🎉 🎉선택미션 - Ch.5-3 앙상블 모델 손코딩 코랩 화면 인증샷🎉

3053번 (택시 기하학)* 19세기 독일 수학자 헤르만 민코프스키는 비유클리드 기하학 중 택시 기하학을 고안했다. 택시 기하학에서 두 점 T1(x1,y1), T2(x2,y2) 사이의 거리는 다음과 같이 구할 수 있다. D(T1,T2) = |x1-x2| + |y1-y2| 두 점 사이의 거리를 제외한 나머지 정의는 유클리드 기하학에서의 정의와 같다. 따라서 택시 기하학에서 원의 정의는 유클리드 기하학에서 원의 정의와 같다. 원: 평면 상의 어떤 점에서 거리가 일정한 점들의 집합 반지름 R이 주어졌을 때, 유클리드 기하학에서 원의 넓이와, 택시 기하학에서 원의 넓이를 구하는 프로그램을 작성하시오. import math r = int(input()) print(r*r*math.pi) print(r*r*2) 새..

🎉스터디 내용 정리 목록🎉 https://ksumin-dev.tistory.com/68?category=1031634 9강 : 로지스틱 회귀 알아보기 데이터 준비하기 unique 함수 사용하기 Species 열에서 고유한 값을 추출해보기 - unique 함수 사용 to_numpy() 데이터 프레임에서 여러 열을 선택하면 새로운 데이터프레임이 반환되는데 이를 to_numpy매 ksumin-dev.tistory.com https://ksumin-dev.tistory.com/69?category=1031634 10강 : 확률적 경사 하강법 점진적 학습 이전에 훈련한 모델을 버리지 않고 새로운 데이터에 대해서만 조금씩 더 훈련하기 확률적 경사 하강법 점진적 학습의 알고리즘 경사를 따라 내려가는 방법이라는 뜻으로..

점진적 학습 이전에 훈련한 모델을 버리지 않고 새로운 데이터에 대해서만 조금씩 더 훈련하기 확률적 경사 하강법 점진적 학습의 알고리즘 경사를 따라 내려가는 방법이라는 뜻으로 훈련세트에서 랜덤하게 하나의 샘플을 골라 가장 가파른 길을 찾아 내려오는 것을 확률적 경사 하강법이라고 한다. IF) 다 내려오지 않았는데 모든 샘플을 다 썼다면? 다시 처음부터 시작하면 된다 훈련 세트에 모든 샘플을 다시 채워 넣고 다시 랜덤하게 하나의 샘플을 선택해 이어서 경사를 내려감 ⇒ 에포크 : 확률적 경사 하강법에서 훈련 세트를 한 번 모두 사용하는 과정을 말함 에포크 확률적 경사 하강법에서 훈련 세트를 한 번 모두 사용하는 과정을 말함 일반적으로 경사 하강법은 수십, 수백 번 이상 에포크를 수행함 미니배치 경사 하강법 한..

데이터 준비하기 unique 함수 사용하기 Species 열에서 고유한 값을 추출해보기 - unique 함수 사용 to_numpy() 데이터 프레임에서 여러 열을 선택하면 새로운 데이터프레임이 반환되는데 이를 to_numpy매서드로 넘파이 배열로 바꾸어 fish_input에 저장 (+ fish_target에 저장) 5개 행을 출력해봄 훈련세트와 테스트세트로 나누기 사이킷런의 StandardScaler 클래스를 사용해 훈련 세트와 테스트 세트를 표준화 전처리하기 훈련세트의 통계값으로 테스트 세트 변환하기 k-최근접 이웃 분류기의 확률 예측 다중 분류 : 타깃 데이터에 2개 이상의 클래스가 포함된 문제 이진분류와 모델을 만들고 훈련한느 방식은 동일함 사이킷런에선느 편리하게 문자열로 된 타깃값을 그대로 사용 ..

3009번 (네 번째 점) 세 점이 주어졌을 때, 축에 평행한 직사각형을 만들기 위해서 필요한 네 번째 점을 찾는 프로그램을 작성하시오. 세 점의 좌표가 한 줄에 하나씩 주어진다. 좌표는 1보다 크거나 같고, 1000보다 작거나 같은 정수이다. 직사각형의 네 번째 점의 좌표를 출력한다. i = 0 j = 0 m = 0 first = [] second = [] while (i < 3): a, b = map(int, input().split()) first.append(a) second.append(b) i = i+1 while (m < 3): k = first[m] if(first.count(k) == 1): break else: m = m+1 while (j < 3): e = second[j] if(se..

🎉스터디 내용 정리 목록🎉 https://ksumin-dev.tistory.com/61 6강 : k-최근접 이웃 회귀 농어의 무게를 예측하라 회귀 : 임의의 숫자를 예측하는 것 (타깃==임의의 숫자 == 농어의 무게) 지도학습에 회귀와 분류가 있는 것 → 분류 : 주변 이웃의 클래스를 보고 네모이다! → 회귀 : 주변 ksumin-dev.tistory.com https://ksumin-dev.tistory.com/64 7강 : 선형회귀 최근접 이웃의 문제점 : 50cm-1kg 농어를 1.5kg 이 아닌 1kg으로 판단한다?? → 위 그래프 : 다이아몬드가 이웃인데 아래 그래프인 이웃으로만 나타낸 그래프를 보면 길이가 차이가 나도 이웃들로 판 ksumin-dev.tistory.com https://ksum..