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[4개의 정답이 모두 마지막 4개일 때]#Prediction (예측결과)0 0 0 1 1 1 1#Precicion (예측의 정확도)0 0 0 1/4 2/5 3/6 4/7#Average Precision (예측 정확도의 평균)(1/1 + 2/2 + 3/3 + 4/4) / 4 = 1.002.1 경진대회 소개산탄데르 은행은 고객 맞춤형 제품 추천 제공소수 고객에게만 다양한 추천 제공, 나머지 고객에게는 제품추천기회가 적어 불균등한 고객경험으로 이어진다. 고객의 과거 이력과 유사한 고객군들의 데이터를 기반으로 다음달에 해당 고객이 무슨 제품을 사용할지 예측하는 문제 준비더 효과적인 추천시스템을 갖추게 된다면 산탄데르는 고객이 인생의 어느 단계에 있든 모든 고객의 개인적 필요에 알맞는 제품을 추천하여 그들을 만족..

정수론이란?각종 수의 성질을 다룬다.약수 배수 최대공약수 최소공배수 소수 판결최대공약수소인수분해 이용 - 두 수 중 작은 수 기준으로 돌리면서 가장 큰 공통 약수 구하기구현 까다로움, 시간복잡도 O(n)유클리드 호제법: 시간복잡도 O(log(n))기본 원리A와 B의 최대공약수 = A-B 와 B의 최대공약수A = a*GB = b*G(a와 b는 서로소)A - B = a*G-b*G = (a-b)*G(a-b)와 b 또한 서로소 -> A-B 와 B의 최대공약수도 G이미 gcd⁡(a,b)=1 이므로, 어떤 정수 x,y 가 존재해서 ax+by=1을 만족시킨다. 그럼 (a−b)x+by=1도 만족. 어떤 정수 조합으로 1을 만들 수 있으니까 gcd(a−b,b)=1 이 된다.GCD(A,B) = GCD(A-B,B) -> A..

React란?사용자 인터페이스를 구축하기 위한 JavaScript 라이브러리페이스북에서 개발중, 현재는 개발자 커뮤니티에서 유지보수중React는 컴포넌트 기반 아키텍처를 사용하여 interactive, 동적인 웹 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 도와준다.JSX란?JavaScript XML :자바스크립트의 구문확장. React에서 자주 사용JSX를 사용하면 JS 코드 내에 HTML과 유사한 코드 작성 가능 -> React 컴포넌트의 구조와 외형을 정의하기 더 쉬워진다.const element = 안녕하세요. :JSX는 브라우저에서 실행 전 일반 JS코드로 변환 React 컴포넌트란?사용자 인터페이스의 일부분을 캡슐화한 재사용 가능하고 독립적인 빌딩 블록버튼, 폼과 같은 UI요소부터 내비게이션 바, 전..

1. Kaggle이란 무엇인가캐글은 데이터 분석 경진대회 주최 플랫폼. 경진대회는 회사의 연구과제,주요 서비스를 위해 분석이 필요한 데이터를 제공해서 주최하는 것이 일반적.인공지능, 머신러닝 붐 -> 참가자 증가 -> Alphabet의 인수 -> Kaggle은 단순 플랫폼이 아닌 데이터사이언티스트, 엔지니어들에게 매우 중요한 사이트가 되었다.Kaggle의 사용자: Kaggler / Kaggle에서 활동하거나 Competition에 참가하는 것 : Kaggling파이썬, 머신러닝, 시각화 등의 실무, 실용적 강의 제공. 모든 강의는 영어, 무료, 수료증 제공프로그래밍 언어: 일반적으로 python과 R필요한 지식: python, 데이터분석, 영어2. Kaggle은 어떻게 활용되는가데이터 분석을 위한 인프라..

스택(Stack)LIFO(last in first out)자료의 맨 끝 위치에서만 모든 연산이 이루어진다.모든 연산에 대한 시간복잡도는 O(1)연산이 이루어지는 위치 : top, 삽입: push, 삭제: pop std::stackpush(element): top에 원소 추가pop(): top에 있는 원소 삭제top(): top에 있는 원소 반환empty(): 스택이 비어있는지 확인(비어있으면 true)size(): 스택 사이즈 반환* 파이썬은 ?따로 Stack 자료구조 제공 x. 이미 리스트에 모두 구현돼있다.list()stack = list()일 때...stack.append(element): top에 원소 추가stack.pop(): top에 있는 원소를 반환하고 삭제stack[-1]: top에 있는 ..

dynamic programming: 큰 문제를 부분문제로 쪼개어 푸는데, 여러 번 나오는 부분문제를 기억해서 최적화하는 기법 메모이제이션피보나치 수열: 단지 이미 계산한 값을 들고있는 것으로 호출의 양을 엄청나게 줄이는 것을 알 수 있다.dp - 메모이제이션 : 여러 번 나오는 부분 문제를 기억한다.사용법값을 저장해둘 테이블 만들기테이블을 식별할 수 있는 값으로 초기화해두기;내가 지금 풀어야 하는 문제의 답이 테이블에 존재하면 사용하기dp - 분할정복 : 문제를 바로 해결 가능하면 해결함. 지금 바로 해결 불가하면 문제를 잘게 쪼갠 후 조립문제 정의부분문제 정의내가 정의한 부분문제로 주어진 문제를 해결 가능한지 보이기내가 정의한 부분문제를 해결 가능한지 보이기

그래프: 정점의 집합과 간선의 집합으로 정의되는 이산수학의 추상적 구조정점: 어떠한 상태 or 위치 표현간선: 정점 사이의 관계나 연결성 표현ex) 지하철 노선도그래프의 종류모든 간선이 방향이 정해져 있지 않은 그래프하나의 간선으로 양방향으로 이동 가능방향이 정해져 있는 간선이 있는 그래프양방향 간선도 사실 방향이 있는 간선 두 개로 나눠서 생각해볼 수 있음간선에 가중치가 있는 그래프가중치: 간선 이용하는 비용일상예시: 지도 상의 여러 위치를 정점으로, 정점들 사이의 경로를 간선으로 잡으면 경로의 소요시간을 가중치로 모델링 가능같은 집합의 두 정점이 간선으로 이어지지 않게끔 정점들을 두 집합으로 나눌 수 있는 그래프초록색 정점들을 하나의 집합으로 묶고 회색 정점들을 하나의 집합으로 묶을 수 있다.판별법정..

1. 재귀함수함수 안에서 함수 호출 가능. 자기 자신도 호출 가능 >> 재귀함수void f(int x){ // x=3 cout 위는 재귀함수의 예시. 실행과정을 따라가보면 이상한 점 발견 ! x= 3에서 시작한다고 가정재귀적으로 f(3)이 호출된 후 f(2)가 호출된 후 f(1)이 호출된 후,,, 함수가 종료되지 않음!따라서 재귀함수는 종료조건 또는 기저조건을 설정하는 것이 중요void f(int x){ // x=3 cout xvoid f(int x){ if(x두 예시를 합친 예시와 호출과정을 시각화한 그림. 재귀호출이 몇 번 중첩돼 있는지를 재귀깊이라 부르기도 한다.void f(int x){ cout   백트래킹재귀적으로 모든 경우의 수를 탐색하는 문제. 일반적으로 모든 경우의 수를 구하거나 이에 대해..

1. bruteforce(무차별 대입공격)모든 경우에 대하여 조건에 맞는지 검사하는 방법더보기다음 연립방정식에서 x와 y의 값을 계산하시오.   ax+by=c dx+ey=f 각 칸에는 -999 이상 999 이하의 정수만 입력할 수 있다.식정리: ax + by = c , dx + ey = f , x = (c-by)/a로 구해두고 d(c-by)/a+ey = f , d(c-by) + ae , y = af y(ae-bd) = af-dc , y = (af-dc)/(ae-bd) 로 구할 수 있나?! --> 오류발생 !!y = (af-dc)/(ae-bd) 에서 ae-bd=0이라면 0으로 나누는 오류 발생, 이를 케어해줬다 해도 나누는 연산으로 인해 각종 억까 발생가능x와 y의 범위가 [-999,999]인 정수이므로 ..

prefix sum(누적합)배열에서 각 위치까지의 합을 미리 계산하는 기법f(i) = 구간 [1,i]의 원소를 합친 값알아볼 것우리가 원하는 것을 구할 수 있는가이걸 구하는 것은 효율적인가f(1)부터 f(n)까지 모두 구했다고 가정 -> 문제에서 요구하는 구간[i,j]에 속하는 원소들의 합을 구해야 함.f(j)-f(i-1)로 구할 수 있음f(1)부터 f(n)까지 구하려면 1+2+...+n번 연산해야돼서 나이브(별 다른 처리를 하지 않다)하게 구하면 O(N^2) but 최적화를 통해 O(N)으로 만들기f(i)=구간 [1,i]의 원소의 합 ---> f(i-1)=구간 [1,i-1]의 원소 합.f(i-1)을 안다면 f(i)=f(i-1)+A[i]로 O(1)만에 구할 수 있다.f(1)=A[1]이므로 이도 O(1)이..