문제 제목: 부분집합 구하기 (DFS) 자연수 N이 주어지면 1부터 N까지의 원소를 갖는 집합의 부분집합을 모두 출력하는 프로그램 을 작성하세요 기본적으로 부분 집합을 구하는 방법 사용하는 상태와 사용하지 않는 상태가 있는 트리 => 상태트리 ch[v] = 1 # 해당 수를 사용 한다 (부분 집합에 포함한다.) ch[v] = 0 # 해당 수를 사용 하지 않는다 (부분 집합에 포함하지 않는다.) 1 2 3 출력함 모범답안 def DFS(v): if v == n+1: for i in range(1, n+1): if ch[i] == 1: print(i, end= ' ') # 원소만 출력 print() else: ch[v] = 1 DFS(v+1) ch[v] = 0 DFS(v+1) print() if __name..

문제 제목: 이진 트리 순회(깊이 우선 탐색) 개념 전위 순회 방식: 함수 출력시 부모 -> 왼쪽 자식 -> 오른쪽 자식 순서로 출력 중위 순회 방식: 함수 출력시 왼쪽 자식 -> 부모 -> 오른쪽 자식 순서로 출력 후위 순회 방식: 함수 출력시 왼쪽 자식 -> 오른쪽 자식 - >부모 순서로 출력 1. 전위 순회 방식 함수 출력시 부모 -> 왼쪽 자식 -> 오른쪽 자식 순서로 출력 def DFS(v): if v>7: return else: print(v, end=' ') DFS(v*2) DFS(v*2+1) if __name__=="__main__": DFS(1) 2. 중위 순회 방식 함수 출력시 왼쪽 자식 -> 부모 -> 오른쪽 자식 순서로 출력 def DFS(v): if v>7: return else:..

문제 제목: 재귀 함수를 이용한 이진수 출력 10진수 N이 입력되면 2진수로 변환하여 출력하는 프로그램을 작성하세요. 단 재귀함수를 이용 해서 출력해야 합니다. ▣ 입력설명 첫 번째 줄에 10진수 N(1

정보들이 다 기록되며 진행된다. DFS(3)을 호출하면 Stack에 해당 내용이 저장이됨 호출되는 순간 DFS(2)가 호출됨 그리고 해당 x=2에대한 내용이 Stack에 새로 할당되어 저장이됨 그럼 이제 DFS(1)함수도 호출 됨 이러한 매개변수, 지역변수, 복귀주소에 대한 내용이 스택프레임이라고 명명함 D(3) -6 :이런거는 그냥 6번째 줄 코드에 있는 DFS로 간다는 말임 함수 다 돌고 종료되면 스택에 있는 최상단에 있는 것들이 지워진다... 메모리들이 해제된다 이말이야 그러면 제일 위부터 보자 제일 상단에 있는 얘가 DFS(2) 에서 6번째 라인으로 복귀한다고 했으니 그럼 뭐다? 그럼이제 7라인에서 x값인 1이 출력이 됨 그다음 2 출력 그 다음 3 출력

이 게시글은 김성범 교수님의 유튜브 강의를 정리한 내용입니다. 내용과 사진의 각 출처는 김성범 교수님께 있음을 미리 알립니다. 해당 게시글 강의 영상: https://www.youtube.com/watch?v=Vh_7QttroGM&list=PLpIPLT0Pf7IoTxTCi2MEQ94MZnHaxrP0j&index=29 [핵심 머신러닝] 로지스틱회귀모델 2 (파라미터 추정, 해석) 로지스틱 회귀 모델 2 파라미터 추정 로지스틱 회귀 모델 결과 및 해석 로지스틱 회귀 모델 예제 지난 시간 REVIEW 다중 로지스틱 회귀모델 입력변수 X가 2개이상임 log(Odds) => 복잡한 로지스틱이 선형결합의 형태로 표현됨 파라미터 추정 로지스틱 회귀 모델 학습: 최대 우도 추정법 (Maximum Likelihood E..

이 게시글은 김성범 교수님의 유튜브 강의를 정리한 내용입니다. 내용과 사진의 각 출처는 김성범 교수님께 있음을 미리 알립니다. 해당 게시글 강의 영상: https://www.youtube.com/watch?v=l_8XEj2_9rk&list=PLpIPLT0Pf7IoTxTCi2MEQ94MZnHaxrP0j&index=30 [핵심 머신러닝] 로지스틱회귀모델 1 (로지스틱함수, 승산) CONTENTS 로지스틱 회귀 모델 1 로지스틱 회귀 모델 배경 로지스틱 회귀 모델 형태 아드 (Odds) 로지스틱 회귀 모델 배경 이러한 관계를 보면 보통 선형회귀 모델을 사용했었다. 데이터의 핵심: 연속 값임 데이터의 형태에 따라서 연속형 변수, 범주형 변수 등이 있다. 범주형 데이터일 경우에는 선형회귀 모델과는 다른 방식으로 ..

*문제 출처는 프로그래머스에 있습니다. 문제 제목: 멀리 뛰기 (2단계) 문제 사이트: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12914 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 멀리 뛰기 문제 설명 효진이는 멀리 뛰기를 연습하고 있습니다. 효진이는 한번에 1칸, 또는 2칸을 뛸 수 있습니다. 칸이 총 4개 있을 때, 효진이는 (1칸, 1칸, 1칸, 1칸) (1칸, 2칸, 1칸) (1칸, 1칸, 2칸) (2칸, 1칸, 1칸) (2칸, 2칸) 의 5가지 방법으로 맨 끝 칸에 도달할 수 있..

동적계획법 (Dynamic Programming) 처음에 나온 해답을 통해서 그다음 문제의 해답을 구한다. 간단히 말해 '점화식'을 이용하여 문제를 풀어나감 메모이제이션을 하는 것 => 리스트에 저장 메모이제이션 X => 그저 재귀함수 예제 문제를 풀면서 감을 익혀나가는 것이 가장 중요. 예제문제 1. 네트워크 선 자르기 - 1m 선을 자를 때 경우의 수: 1가지 - 2m 선을 자를 때 경우의 수: 2가지 1 + 1 2 - 3m 선을 자를 때 경우의 수: 2 + 1 = 3가지 1) 마지막 선의 길이를 1m로 한다고 하자, 남은 선의 길이는 2m이다. 2m 선을 자르는 경우의 수는 2가지 2) 마지막 선의 길이를 2m로 한다고 하자, 남은 선의 길이는 1m이다. 1m 선을 자르는 경우의 수는 1가지 - 4..

참고 서적 도서명: Data Science from Scratch (밑바닥부터 시작하는 데이터 과학) 저자 : Joel Grus 출판 : 프로그래밍 인사이트 Ch 12. Naive Bayse Naive Bayes •특성들 사이의 독립을 가정하는 베이즈 정리를 적용한 확률 분류기의 일종 •즉 Naive(순진하게) likelihood(가능도)를 곱해 계산해 나간다! Gaussian Naive Bayes 표본 평균과 표본 분산을 가진 정규분포 하에서 베이즈 정리를 사용하는 알고리즘 Multinomial Naive Bayes 설명 변수가 범주형 변수일 때 다항 분포 데이터에서 베이즈 정리를 사용하는 알고리즘 Bernoulli naive Bayes 설명 변수가 범주형 변수일 때, 범주가 2개밖에 없는 경우 베이즈..

문제 제목: 회의실 배정 (그리디) 문제 KEY POINT 회의실 배정이 최대가 되도록 구하면 되는 문제이다. 따라서 주어진 데이터에서 어떤 시간을 위주로 볼 것인가? 에대한 문제이다. 이 문제는 시작 시간이 중요한게 아니다. 회의가 끝나는 시간을 위주로 정렬하여, 빨리 끝나는 시간을 기준으로 봐야한다. 1. 입력 창 구현 n = int(input()) meet = [] for i in range(n): m1, m2 = map(int,input().split()) meet.append([m1,m2]) 2. lambda 함수를 이용하여 sorted 함수의 키 값 설정 list = sorted(list, key lambda x: (x[1],x[0])) 는 즉 x[1]의 값을 기준으로 오름차순 정렬을 하겠다는..

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나이브 베이즈 분류 예시) 테니스를 좋아하는 한 사람이 있다고 하자. 만약, 이 사람이 1. 날씨가 좋고 2. 습도가 낮은 날에 테니스를 칠 확률은 얼마나 되는가? 주어진 데이터에 따라 경우가 다르겠지만, "1. 이 사람이 테니스를 많이 칠 수록, 2. 테니스를 쳤을 때, 해당 날씨가 좋고 습도가 낮은 경우가 많을 때"일수록 이 사람이 날씨가 좋고 습도가 낮은 날에 테니스를 칠 확률이 높아진다. 조건부 확률 이를 수학적 개념을 통해 알아보자. 먼저, 조건부 확률에 대해서 알 필요가 있다. 이해하기 쉽도록 "B가 주어졌을 때 사건 A의 조건부 확률"은 아래와 같다. 조건부 확률 이는 B사건 중에서 A사건이 동시에 발생한 경우를 나타낸다. 즉, 위의 예시에서 좋은 날씨와 낮은 습도가 고정되어 있을 때, 테니..