본문 바로가기

분류 전체보기

 (388)
<ADsP> 3.5 정형 데이터 마이닝 (2) 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 4. 인공신경망 분석 * 인공신경망 - 인간 뇌를 기반으로 한 추론 모델로 가중치를 반복적으로 조정하며 학습 - 신경망의 가중치를 초기화하고 훈련 데이터를 통해 가중치를 갱신하며 신경망의 구조를 선택하고, 활용할 학습 알고리즘을 결정한 후 신경망을 훈련시킴 * 뉴런의 활성화 함수 - 활성화 함수 : 활성화함수는 입력값이 특정 뉴런에서 처리되어 결과값을 생성할때 적용되는 함수 - 시그모이드 함수 : 로지스틱 회귀분석과 유사하며, 0~1의 확률 값을 가진다. - softmax함수..
<HTML 기초> 11. 기타 태그 이번 장은 지금까지 다루지않았던 다른 태그들이다. 크게 어렵지 않지만 유용하고 사용자의 편의성을 높이는 데 기여한다. 가장 먼저 abbr태그이다. 이는 abbreviation의 약자로 '약자'를 나타낼 때 쓰인다. ADsP자격증 취득은 해리의 기술 블로그에서 공부합시다 위는 p태그 안에 "ADsP자격증 취득은 해리의 기술 블로그에서 공부합시다"를 넣기위해 작성했다. 그러나 ADsP는 약자이며 이를 모르는 사용자가 존재할 수 있다. 그렇기 때문에 abbr태그를 사용하고 title 속성을 통해 풀네임을 명시해준다. 그러면 아래와 같이 나타난다. 마우스를 ADsP에 가져다대면 위와 같이 title속성에 적은 풀네임이 뜨게 된다. 다음 태그는 address태그이다. 말그대로 어떤 주소를 명시하기위해 사용하는 태..
<CSS 기초> 05. Box 타입 Box는 각 박스별로 타입을 가지고 있다. 이는 HTML태그별로 부여되어 있지만 display속성을 통해서도 지정이 가능하다. 타입에는 Block, Inline, Inline Bolck, Flex 가 있으며 이번 장에서는 Flex를 제외한 세가지를 알아보자. 1. Block 먼저 block이다. 말그대로 막는다는 의미가 가장 크다. 보다시피 block의 속성을 갖고있는 박스의 오른쪽에 자리가 있음에도 아무것도 오지 못하고 있다. 이것이 block의 가장 큰 특징이다. block은 width, height, margin, padding, border의 위아래 옆쪽등 전부 사용이 가능하다. 별도의 width 선언이 없으면 width=부모의 content-box의 100%를 채운다. 따로 width를 선언한 ..
<함수> 1065번 한수 with 파이썬 문제 어떤 양의 정수 X의 각 자리가 등차수열을 이룬다면, 그 수를 한수라고 한다. 등차수열은 연속된 두 개의 수의 차이가 일정한 수열을 말한다. N이 주어졌을 때, 1보다 크거나 같고, N보다 작거나 같은 한수의 개수를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 1,000보다 작거나 같은 자연수 N이 주어진다. 출력 첫째 줄에 1보다 크거나 같고, N보다 작거나 같은 한수의 개수를 출력한다. 정답비율 51.163% def solve(N) : if N < 100: count = N elif N < 1000: count = 99 for i in range(100, N + 1): hh = i // 100 tt = (i % 100) // 10 dd = (i % 100) % 10 if hh - tt == ..
<ADsP> 3.5 정형 데이터 마이닝 (1) 이 글은 데이터분석준전문가(ADsP)를 취득 후 정리하며 쓰는 글입니다. ADsP 의 공부방법 및 후기글은 하단의 일상블로그 링크를 참고해주세요. 데이터에듀사의 교재를 참고하였으며, 작성된 모든 내용과 그림은 직접 재구성하였습니다. 1. 데이터마이닝의 개요 * 데이터마이닝 - 데이터마이닝 : 대용량 데이터에서 의미있는 패텅을 파악하거나 예측하여 의사결정에 활용하는 방법 * 분석방법 - 지도학습 : 의사결정나무, 인공신경망, 회귀분석, 로지스틱 회귀분석 등 - 비지도학습 : 연관성규칙발견, 군집분석, SOM 등 * 데이터마이닝 추진단계 - 1. 목적 설정 : 무엇을 왜 하는지 목적 설정 - 2. 데이터 준비 : 충분한 양의 데이터를 확보 - 3. 가공 : 소프트웨어에 적용할 수 있는 형식으로 가공 - 4...
<알고리즘> 검색 알고리즘(2) 1. 해시법 이번 장은 검색뿐 아니라 데이터의 추가·삭제도 효율적으로 수행할 수 있는 해시법을 알아보자. * 해시법 - 데이터를 저장할 위치인 인덱스를 새로 구하는 것이다. 이를 통해 원소의 검색과 추가·삭제를 효율적으로 수행한다. 위의 배열을 11로 나눈 나머지를 정리해보자. 위에서 나온 해시값을 인덱스로 새로 배열을 해보자. - 위를 해시테이블이라 하며 새로운 원소 37을 추가하더라도 다른원소의 이동이 없는 것을 알 수 있다. 이는 기존의 배열에서 37을 추가하려면 뒤의 원소들을 모두 한칸씩 옮겨야 했던 것보다 효율적임을 알 수 있다. - 해시함수 : 위와 같이 키를 해시값으로 변환하는 과정 - 버킷(bucket) : 해시테이블에서 만들어진 원소 * 해시충돌 - 위의 예시에서 33을 추가하려면 버킷[..
<함수> 4673번 셀프 넘버 with 파이썬 문제 셀프 넘버는 1949년 인도 수학자 D.R. Kaprekar가 이름 붙였다. 양의 정수 n에 대해서 d(n)을 n과 n의 각 자리수를 더하는 함수라고 정의하자. 예를 들어, d(75) = 75+7+5 = 87이다. 양의 정수 n이 주어졌을 때, 이 수를 시작해서 n, d(n), d(d(n)), d(d(d(n))), ...과 같은 무한 수열을 만들 수 있다. 예를 들어, 33으로 시작한다면 다음 수는 33 + 3 + 3 = 39이고, 그 다음 수는 39 + 3 + 9 = 51, 다음 수는 51 + 5 + 1 = 57이다. 이런식으로 다음과 같은 수열을 만들 수 있다. 33, 39, 51, 57, 69, 84, 96, 111, 114, 120, 123, 129, 141, ... n을 d(n)의 생성자라..
<CSS 기초> 04. Box 모델과 크기 웹페이지의 구성요소들은 전부 박스모델을 갖고 있다. 박스모델을 통해 크기와 여백 모양 뿐아니라 위치까지 조정할 수 있다. 1. Box model 먼저 content를 살펴보자. 우리가 내용을 넣는 부분에 해당하며 width와 height 속성으로 가로와 세로의 크기를 조정할 수 있다. 다음은 padding이다. 내부의 여백을 의미한다. padding-left : 10px 나 padding-top : 10px 와 같은 방식으로 top right bottom left 등의 여백을 줄 수 있다. border은 테두리를 의미한다. border : 1px solid #fff 와 같이 굵기와 스타일 색을 지정할 수 있다. 이 때 스타일같은경우 주로 solid를 이용하여 일반적인 실선을 사용하지만 dashed와 do..
<HTML 기초> 10. 미디어 삽입 미디어 삽입은 앞서 사진을 삽입할 때 배웠다. 태그를 넣는 방식도 거의 같다. 오디오 태그는 다음과 같이 삽입한다. 보다시피 이미지 태그와 거의 같다. src에는 소스 값으로써 링크나 경로를 입력한다. controls 속성은 재생컨트롤러를 보여주는 속성이다. autoplay속성으로 자동재생을 시킬 수 도 있고 loop 속성으로 반복재생을 설정할 수도 있다. 위는 다음과 같이 작성할 수도 있다. 화면에 보이는 것은 동일하다. 현재 브라우저에서는 해당 오디오파일을 지원하지 않습니다. 위의 코드와 다른점은 소스를 따로 작성했다는 것이다. 소스를 세개나 작성한 이유는 브라우저에서 해당 확장자를 지원하지 않을 때 다른 파일을 보여주기 위함이다. 참고로 type은 확장자 별로 다르므로 구글링을 권장한다. 태그가 삽..
<함수> 15596번 정수 N개의 합 with 파이썬 문제 정수 n개가 주어졌을 때, n개의 합을 구하는 함수를 작성하시오. * Python 2, Python 3, PyPy, PyPy3: def solve(a: list) -> int a: 합을 구해야 하는 정수 n개가 저장되어 있는 리스트 (0 ≤ a[i] ≤ 1,000,000, 1 ≤ n ≤ 3,000,000) 리턴값: a에 포함되어 있는 정수 n개의 합 (정수) 입력 - 출력 - 정답비율 53.256% def solve(a: list) -> int : return sum(a) 단계별로 풀고있음에도 갑자기 난이도가 확 낮아졌다. 단계의 측정이 그 단계의 평균문제 난이도인듯하다. 이 문제는 단순히 함수를 사용할 수 있는가를 물어보는 문제같다. 문제에서 매개변수를 애초에 리스트로 준다고 했으므로 간단하게 리..

티스토리툴바