1. 꼭 필요한 자료구조 기초 탐색 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정. 그래프, 트리 등의 자료구조 안에서 탐색을 하는 문제를 주로 다룸. 대표적 탐색 알고리즘: DFS, BFS 자료구조 데이터를 표현하고 관리하고 처리하기 위한 구조 스택과...

1. 아이디어를 코드로 바꾸는 구현 피지컬로 승부하기 구현 유형의 문제 = 피지컬을 요구하는 문제 까다로운 구현 문제 유형 코드가 길어지는 문제 특정 소수점 자리까지 출력해야 하는 문제 문자열이 입력으로 주어졌을 때 한 문자 단위로 끊어서 리스트에 넣어야 하는 문제 => 사소한 조건 설정이 많...

🎧 Lec.13 정리: Sinusoids & Spectrum (이미지 처리 특강) 강의자: 김휘용 교수 출처: http://vmlab.khu.ac.kr 과목: CSE426 Image Processing - Spring 2025 📌 목차 Sinusoids (정현파) Complex Exponentials (복소지수) Frequ...

1. 자료형 수 자료형 정수형: 양의 정수, 음의 정수, 0 실수형: 소수점 아래의 데이터를 포함하는 자료형(소수부가 0이거나, 정수부가 0인 소수는 0 생략 가능) e를 통해 지수 표현 가능 -> e 다음에 오는 수는 10의 지수부 의미 컴퓨터는 2진수를 이용하고, 실수를 처리할 때 부동 소수점 방식을...

🔖선형 회귀를 학습시키는 두 가지 방안 닫힌 형태의 방정식을 사용하여 훈련 세트에 가장 잘 맞는 모델 파라미터(즉, 훈련 세트에 대해 비용 함수를 최소화하는 모델 파라미터)를 직접 계산한다. 경사 하강법이라 불리는 반복적인 최적화 방식을 이용하여 모델 파라미터를 조금씩 바꾸면서 비용 함수를 훈련 세트에 대해 최소화시킨다. 결국에는 앞의 방법과...

📘 Memory Modification and Authenticity: A Narrative Approach 요약 및 해설 논문 원문: Memory Modification and Authenticity (Leuenberger, 2022) 본 포스트는 Muriel Leuenberger의 2022년 논문을 요약하고 해설한 글입니다. 📌 개요...

Q01. 모험가 길드 ✔️문제 유형 그리디 ✔️문제 모험가 N명 모험가 길드에서 N명의 모험가를 대상으로 ‘공포도’ 측정, ‘공포도’가 높은 모험가는 쉽게 공포를 느껴 위험 상황에서 제대로 대처할 능력 떨어짐 모험가 그룹 구성 : 공포도가 X인 모험가는 반드시 X명 이상으로 구성한 모험가 그룹에...

1. 당장 좋은 것만 선택하는 그리디 그리디(탐욕): 현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법. 현재의 선택이 나중에 미칠 영향 고려 X 💡그리디 알고리즘 문제 특징 o 문제 출제의 폭이 매우 넓어 암기만으로 모든 문제 대처는 불가! ⭐어떤 문제를 만났을 때 단순히 현재 상황에서 가장 좋아 보...

복잡도 시간 복잡도 표기 빅오 표기법 가장 빠르게 증가하는 항만을 고려!! ⭐코딩 테스트에서는 최악의 경우에 대한 연산 횟수가 가장 중요!! ⭐ 상수를 고려해야하는 경우도 존재!! 빅오 표기법이 항상 절대적인 것은 아님! 시간 제한이 1초인 문제에 대한 예시(대략 10,000,000개에 ...

SGDClassifier 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Decent:SGD)을 통해 SVM, logistic regression 등의 선형 분류기를 학습시킬 수 있는 분류기입니다. 결정 함수를 이용하여 점수 계산 -> 점수가 임곗값보다 크면 샘플을 양성 클랫에 할당. 🔖SGD??? Stochastic...