너와 나의 스토리

Background Poisson distribution 정해진 시간 안에 어떤 사건이 일어날 횟수에 대한 기댓값을 λ라고 했을 때, 그 사건이 k회 일어날 확률 더 자세한 내용 - 참조 Bagging N개의 dataset에서 m개를 복원표본추출하여 새로운 데이터 셋을 생성 더 자세한 내용 - 참조 Definition T: 사이즈가 N개인 training dataset M: 표준 batch bagging은 M개의 기본 모델들을 만든다. $L_{b}$: batch learning algorithm Online Bagging 각 모델은 원래 학습 세트에서 임의의 샘플을 중복 추출하여 생성된 N 크기의 bootstrap sample에 $L_{b}$를 호출하여 학습힌다. 기본 모델의 training set에는 ..

문제: https://www.acmicpc.net/problem/1275 소스 코드: #include #include #include #include #include #define swap(a,b) {int t = a; a = b; b = t;} using namespace std; typedef long long ll; int n, m; ll seg[100001 * 4]; vector v; ll update(int pos, int val, int node, int x, int y) { if (ypos) return seg[node]; if (x == y) return seg[node] = val; int mid = (x + y) >> 1; return seg[node] = update(pos, val,..

문제: https://www.acmicpc.net/problem/12837 문제 풀이: 입력으로 [1 p x]가 들어오면 index가 p인 곳의 값을 x로 바꿔주고 입력으로 [2 p q]가 들어오면 index p부터 q까지의 합을 출력한다. 소스 코드: #include #define sz 1000001*4 using namespace std; typedef long long ll; int n, m; ll seg[sz]; ll update(int pos, int val, int x, int y, int node) { if (posy) return seg[node]; if (x == y) return seg[node] += val; int mid = (x + y) >> 1; return seg[node] =..

list ex) [val1, val2, val3] C++에서 vector와 같음 수정이 가능 tuple ex) (val1, val2, val3) 수정이 불가 set ex) {val1, val2, val3} C++에서 set과 같음 수정이 가능 list에서 값 지우기 - del / remove numpy array에서 값 삭제 - np.delete()

문제: https://www.acmicpc.net/problem/1321 소스 코드: #include #include #include #include #include using namespace std; int N,M,seg[500001*4]; int update(int pos, int val, int node, int x, int y) { if (pos > 1; return seg[node] = update(pos, val, node * 2, x, mid) + update(pos, val, node * 2 + 1, mid + 1, y); } i..

문제: https://www.acmicpc.net/problem/2357 소스 코드: #include #include #include #include #include #define SIZE 100001*4 #define MAX 1000000000 using namespace std; int n,m,large[SIZE], small[SIZE]; int large_update(int pos,int val,int x,int y,int node) { if (pos > y || pos > 1; return large[node] = max(large_update(pos, v..

Robust random cut trees Random: 우리가 가지고 있는 데이터들로부터 임의로 뽑아냄. Cut: 같은 수의 점들로 부분집합을 만들어서 tree를 구성. Forest: 만들어진 여러 트리들을 모두 고려해서 anomaly 여부를 결정. binary tree이다. Stream data를 처리할 수 있으며, 고차원 데이터에도 적합. 이상치 점수를 매겨 통계적으로 이상치 판단. 포인트 셋에서 이상치(outlier)들을 탐지하는 데 사용할 수 있는 이분 탐색 트리이다. 루트에 가까운 점은 이상치일 가능성이 높다. Amazon SageMaker의 Random Cut Forest(RCF) 알고리즘 트리 만들기: 트리는 숫자 데이터를 순서대로 저장한다. (이진 트리) 이상치 판단: 데이터 'A'가 이..

Amazon SageMake 작동 방식 - 설명 사이트 노트북 인스턴스에서 외부 라이브러리 및 커널 설치 - 설명 사이트 Amazon SageMaker 머신 러닝을 위한 데이터와 알고리즘, 프레임워크를 빠르게 연결하여 손쉽게 머신 러닝 구축이 가능한 신규 클라우드 서비스이다. Jupyter 노트북 셀에서 Theano를 설치하는 법 1. jupyter notebook을 켜서 notebook 하나를 연 후 2. 다음 코드를 타이핑 후 실행 !pip install theano anaconda mxnet 설치 cmd에서 conda install -c anaconda mxnet