이것저것 공부 기록하기

Ice Cream Parlor | HackerRank Help Sunny and Johnny spend all their money during each trip to the Ice Cream Parlor. www.hackerrank.com 문제 풀이 그냥 이중 for문으로 간단하게 풀린다. def icecreamParlor(m, arr): for i in range(len(arr)): for j in range(i, len(arr)): if arr[i] + arr[j] == m and i != j: return i+1, j+1

코딩테스트 연습 - 단어 변환 두 개의 단어 begin, target과 단어의 집합 words가 있습니다. 아래와 같은 규칙을 이용하여 begin에서 target으로 변환하는 가장 짧은 변환 과정을 찾으려고 합니다. 1. 한 번에 한 개의 알파벳만 바꿀 수 programmers.co.kr 문제 설명 두 개의 단어 begin, target과 단어의 집합 words가 있습니다. 아래와 같은 규칙을 이용하여 begin에서 target으로 변환하는 가장 짧은 변환 과정을 찾으려고 합니다. 1. 한 번에 한 개의 알파벳만 바꿀 수 있습니다. 2. words에 있는 단어로만 변환할 수 있습니다. 예를 들어 begin이 'hit', 'target'가 cog, words가 ['hot','dot','dog','lot',..

Linear Regression이란? Linear Regression은 OLS(Ordinary Least Square, 최소제곱법)이라고도 불리는 가장 오래된 회귀용 선형 알고리즘이다. Linear Regression의 Hypothesis는 다음과 같다. 기본적인 가정은 ${x}$와 ${Y}$가 선형관계라는 것이다. Linear Regrssion(선형 회귀)은 회귀분석(입력 변수 ${x}$의 정보를 활용하여 출력 변수 ${Y}$를 예측하는 방법)의 기본적인 방법이며, 이러한 선형회귀를 바탕으로 좀 더 복잡한 비선형회귀가 개발되기도 했다. 변수가 2개 이상이면 다중선형회귀라고 한다. 우선 여기서는 변수가 하나인 단순선형회귀부터 살펴보자. 단순선형회귀의 식은 다음과 같이 나타낼 수 있다. $${Y} = \b..

해당 포스트는 오렐리 책 '데이터 과학을 위한 통계'을 기반으로 작성되었으며, 코드를 제외하고 책에 등장하는 데이터 과학에 실질적으로 적용되는 큰 범주의 통계 이론을 집중으로 포스팅합니다. 소스 파일 다운로드는 https://github.com/andrewgbruce/statistics-for-data-scientists 에서 가능하며 또는 터미널에서 아래 명령어를 실행하여 참고하시면 됩니다. git clone https://github.com/andrewgbruce/statistics-for-data-scientists 데이터의 종류 1. 연속형 데이터(Continuous Data) : 일정한 범위 내에서 모든 값을 취하는 데이터 2. 이산 데이터(Discrete Data) : 정수 값을 취하는 데이터..

! [rejected] master -> master (fetch first) error: failed to push some refs to 'https://github.com/jyshin0926/StudyLoop.git' hint: Updates were rejected because the remote contains work that you do hint: not have locally. This is usually caused by another repository pushing hint: to the same ref. You may want to first integrate the remote changes hint: (e.g., 'git pull ...') before pushing again..

현재 저는 데이콘의 제주 신용카드 빅데이터 경진대회에 참가 중인데 제주 가중치에 대해 고민을 하며 오늘은 손실 함수 관련 포스팅을 올리게 되었습니다! https://dacon.io/competitions/official/235615/overview/ 제주 신용카드 빅데이터 경진대회 출처 : DACON - Data Science Competition dacon.io Loss Function, Cost Function, Objective Function의 차이 비용/손실을 표시하는 함수로는 Loss Function, Cost Function, Objective Function 이 있습니다. 모델을 학습할 때는 cost를 최소화하는 방향으로 진행되며, 비용이 최소화되는 곳이 성능이 가장 잘 나오는 부분입니다...

먼저, XGBoost와 lightGBM은 앙상블 알고리즘이므로 잠시 앙상블에 대해 간략히 다뤄보겠습니다. 앙상블(Ensemble)이란? 앙상블 학습은 여러 개의 결정 트리(Decision Tree)를 결합하는 것으로, 하나의 결정 트리보다 알고리즘 성능을 더 높일 수 있습니다. 앙상블 학습을 통해 약한 분류기(Weak Classifier) 여러 개를 결합해서 강한 분류기(Strong Classifier)를 만들 수 있습니다. 머신러닝 앙상블은 크게 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting)으로 구분됩니다. 배깅(Bagging) 배깅(Bagging)은 Bootstrap Aggregation의 약자로 샘플을 여러 번 뽑는 Bootstrap 과정을 거쳐 각 모델을 학습시킨 후 그 결과물을 집계(Aggre..

문제 설명 무인도에 갇힌 사람들을 구명보트를 이용하여 구출하려고 합니다. 구명보트는 작아서 한 번에 최대 2명씩 밖에 탈 수 없고, 무게 제한도 있습니다. 예를 들어, 사람들의 몸무게가 [70kg, 50kg, 80kg, 50kg]이고 구명보트의 무게 제한이 100kg이라면 2번째 사람과 4번째 사람은 같이 탈 수 있지만 1번째 사람과 3번째 사람의 무게의 합은 150kg이므로 구명보트의 무게 제한을 초과하여 같이 탈 수 없습니다. 구명보트를 최대한 적게 사용하여 모든 사람을 구출하려고 합니다. 사람들의 몸무게를 담은 배열 people과 구명보트의 무게 제한 limit가 매개변수로 주어질 때, 모든 사람을 구출하기 위해 필요한 구명보트 개수의 최솟값을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요..