분류 전체보기 (153) 썸네일형 리스트형 [백준] 20044번 https://www.acmicpc.net/problem/20044 20044번: Project Teams 입력은 표준입력을 사용한다. 입력의 첫 번째 행에는 팀 수를 나타내는 양의 정수 n(1 ≤ n ≤ 5,000)이 주어진다. 그 다음 행에 학생 si 의 코딩 역량 w(si)를 나타내는 2n개의 양의 정수가 공백으로 www.acmicpc.net 리스트를 정렬한 후 최솟값과 최댓값을 더한다. 이렇게 더한 값을 value에 넣어준다. 이 중에서 가장 작은 값을 구하면 정답이다. Greedy Algorithm 사용 내가 푼 방식 말고도 여러 솔루션을 보았는데 나의 1/2밖에 되지 않는 코드 줄로 구현한 사람도 있었다... 역시 세상에는 똑똑한 사람들이 너무 많다. [크로플 맛집] 어쓰커피 연구실에 코로나 확진자랑 동선 겹친 외국인이 있어서 목요일에 연구실 전원이 코로나 검사를 했다. 코로나 검사 결과는 다행히 음성!! 대구 파티마 병원은 보건소가 아니라서 10400원 정도 사비가 들어가는 단점은 있지만, 하루 만에 결과가 나온다. ㅎㅎ 암튼, 나는 음성이 나왔지만 연구실 인원 전부 검사 결과나 나온 것이 아니라서 전원 음성이 나올 때까지 집에서 자가격리를 했다. 그리고 오늘! 다들 음성이 나왔다는 소식을 들었다! (드디어 자가격리 끝!) 자가격리땜에 좁아터진 집에서 힘들었는데 ㅠㅜㅠㅜ 모두들 결과가 좋게 나와서 정신 환기를 시킬 겸 학교 산책을 했다. 오랜만에 나오니 날씨도 따뜻하고 기분도 좋았다. 기분이 좋아지니 달달한 디저트가 생각나서 디저트 사러 학교 북문을 갔다. 북문을 왔다 갔다.. [메이플] 펫 산책로 성공 진짜 너무 힘들었다. 컨트롤이 왜케 왜케 어려운지...........................ㅠㅜㅠㅜㅠ 1시간 반 동안 계속 하니 성공!! 다시는 산책로에 안들어올거야 ,,,,,,,, python 보충학습 1. enumerate() - 파이썬 내장 함수 - 리스트 값 추출 시 함께 인덱스 추출 - 주로 for문과 함께 사용 - 이는 인덱스와 원소로 이루어진 tuple을 만든다. 이를 각 각 변수로 할당하고 싶다면 unpacking을 해야 함. 2. reduce() - reduce(function, iterable, initializer=None) - reduce 변수 iterable에 있는 data를 왼에서 오로 function의 인자로 넣어 결과 반환하는 함수 3. *(Asterisk) - * : 곱셉 - ** : 거듭제곱 - *변수명 : Unpacking - *args : 튜플 형태, 여러 개의 인자를 함수로 받고자 할 때 사용 - **kwargs : {'키워드':'특정값'}의 딕셔너리 형태로 함수에 .. [Andrew Ng] 로지스틱 회귀 신경망에서 학습 방법은 정방향 전파와 역방향 전파가 있다. 이번 포스팅에서 다룰 로지스틱 회귀를 통해 정방향 전파와 역방향 전파에 관한 직관을 얻을 수 있다. * 이진 분류 Binary Classification 그렇다/아니다 2개의 결과로 분류하는 것을 말한다. * 로지스틱 회귀 이진분류를 위한 알고리즘 # y예측값 : 입력 x값이 주어졌을 때 y가 1일 확률을 뜻함. 이진 분류를 위한 y예측값을 출력하는 알고리즘이 아래 사진과 같이 있다. 이진 분류를 위한 y 예측값은 y가 1일 확률이기에 항상 0과 1 사이의 값이어야 한다. 하지만, 선형회귀 사용 시 w transpose * X + b를 계산하므로 결괏값은 1보다 훨씬 크거나 음수일 수도 있다. 따라서 아래 사진의 알고리즘은 좋은 알고리즘이 아니다.. [Andrew Ng] 딥러닝 1단계 : 신경망과 딥러닝 * Stardard NN -> Convolutional NN -> Recurrent NN * Supervised Learning Supervised Learning에는 Structured Data와 Unstructured Data를 사용한다. 1. Structured Data : 행렬과 같은 data 2. UnStructured Data : Audio, Image, Text 등과 같은 data * 훌륭한 훈련을 시키기 위해! 1. 많은 양의 데이터를 이용하기 위해 충분히 큰 신경망이 필요하다. 2. 많은 양의 데이터가 필요하다. * data 양이 적을 때 훈련 특성들을 잘 관리한다면 깊은 신경망들보다 SVM이 더 나을 수 있다. => 특성을 다루는 실력이나 알고리즘의 작은 부분이 성능을 크게 좌우한다. .. [Pythonic Code] Assignment-Basic Linear Algebra(2) * 부스트코스 "머신러닝을 위한 파이썬"를 듣고 작성한 포스트입니다. https://github.com/TEAMLAB-Lecture/AI-python-connect/tree/master/lab_assignments/lab_1 GitHub - TEAMLAB-Lecture/AI-python-connect Contribute to TEAMLAB-Lecture/AI-python-connect development by creating an account on GitHub. github.com 5. matrix_size_check # matrix 간 연산이 가능한지 사이즈를 확인하는 함수 * set():중복되지 않은 unique한 원소를 얻고자 할때 사용가능. set은 중복되는 요소들을 삭제 해준다. set에 추.. [Pythonic Code] Assignment-Basic Linear Algebra(1) * 부스트코스 "머신러닝을 위한 파이썬"를 듣고 작성한 포스트입니다. https://github.com/TEAMLAB-Lecture/AI-python-connect/tree/master/lab_assignments/lab_1 GitHub - TEAMLAB-Lecture/AI-python-connect Contribute to TEAMLAB-Lecture/AI-python-connect development by creating an account on GitHub. github.com 1. vector_size_check # vector간 연산이 가능한 사이즈인지 확인한 후 True/False 반환하는 함수. 위 코드를 보면 *vector_variables는 [1,2,3],[2,3,4],[5,6,7]이 .. 이전 1 ··· 14 15 16 17 18 19 20 다음
