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[AI] L1, L2에 대한 나름의 이해
L1 Loss: L1 기반 loss function L2 Loss: L2 기반 loss function L1 regularization: loss function + |W| : feature selection 효과 강하게 L2 regularization: loss function + W^2 : 유하게 0 근처로만 감
2023.08.27 -
[알고리즘][2][RE] 퍼즐 조각 채우기
이번 풀이를 통해서는 원본은 항상 복사본과 분리가 되어야 함을 배웠다 문제 설명 테이블 위에 놓인 퍼즐 조각을 게임 보드의 빈 공간에 적절히 올려놓으려 합니다. 게임 보드와 테이블은 모두 각 칸이 1x1 크기인 정사각 격자 모양입니다. 이때, 다음 규칙에 따라 테이블 위에 놓인 퍼즐 조각을 게임 보드의 빈칸에 채우면 됩니다. 조각은 한 번에 하나씩 채워 넣습니다. 조각을 회전시킬 수 있습니다. 조각을 뒤집을 수는 없습니다. 게임 보드에 새로 채워 넣은 퍼즐 조각과 인접한 칸이 비어있으면 안 됩니다. 다음은 퍼즐 조각을 채우는 예시입니다. puzzle_5.png 위 그림에서 왼쪽은 현재 게임 보드의 상태를, 오른쪽은 테이블 위에 놓인 퍼즐 조각들을 나타냅니다. 테이블 위에 놓인 퍼즐 조각들 또한 마찬가지로..
2023.08.27 -
[Java] 주석
// // 안녕하세요 // Hello = 문장 단위 주석 /* */ /*안녕하세요 Hello*/ = 블록 단위 주석 /** */ /** * 안녕하세요 * Hello */ = 문서화 주석
2023.08.26 -
[AI] k-means clustering에 대한 나름의 이해
k를 몇개로 두냐에 따라 결과가 달라진다. 초기 centroid를 어디에 두느냐에 따라 결과가 달라질 수 있다.(local minimum에 빠질 수 있다) 이상치에 영향을 받기 쉽다 (centroid는 결국 중심값이기 때문에)
2023.08.26 -
[알고리즘][2] 도둑질
문제 설명 도둑이 어느 마을을 털 계획을 하고 있습니다. 이 마을의 모든 집들은 아래 그림과 같이 동그랗게 배치되어 있습니다. image.png 각 집들은 서로 인접한 집들과 방범장치가 연결되어 있기 때문에 인접한 두 집을 털면 경보가 울립니다. 각 집에 있는 돈이 담긴 배열 money가 주어질 때, 도둑이 훔칠 수 있는 돈의 최댓값을 return 하도록 solution 함수를 작성하세요. 제한사항 이 마을에 있는 집은 3개 이상 1,000,000개 이하입니다. money 배열의 각 원소는 0 이상 1,000 이하인 정수입니다. 입출력 예 moneyreturn [1, 2, 3, 1]4 나의 풀이 - 처음과 끝을 분리할 수 있도록 dp를 2개 만들어주는게 핵심 def solution(money): # 최댓..
2023.08.26 -
[AI] 머신러닝과 딥러닝에 대한 나름의 이해
딥러닝은 머신러닝의 한 부분이다. 머신러닝 알고리즘은 데이터가 적을 때 사용하면 좋고 딥러닝은 데이터가 많을 때 사용하면 좋다. 머신러닝 알고리즘은 입력으로 인간이 생각하는 피쳐들로 바꾸어서 넣어주어야 한다. 그렇기 때문에 전문가가 필요하다 딥러닝은 그럴 필요가 없고 데이터만 넣어주면 된다. 그 과정에서 더 깊은 레이어는 더 복잡한 표현을 처리하게 된다. 그리고 하나의 레이어에서는 레이어에서 표현하는 feature들을 동시에 학습하게 된다.
2023.08.25