너와 나의 스토리

출처: https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_process Gaussian process는 많은 무작위 변수의 공동 분포이며, 이와 같이 시간이나 공간과 같은 연속적인 도메인을 가진 기능에 대한 분포다. (시간 연속적인 확률 과정) Gaussian process를 사용하는 머신 러닝 알고리즘은 lazy learning과 포인트 간의 유사성 측정(kernel function)을 사용하여 학습 데이터로부터보이지 않는 지점의 값을 예측한다. 예측은 그 점에 대한 추정일 뿐 아니라 불확실성 정보도 포함한다. 이는 1차원 가우스 분포이다. 일부 커널 함수의 경우 행렬 대수를 사용하여 kriging 기술을 사용하여 예측을 계산할 수 있다. Gaussian process의 개념은 가우..

딥러닝은 분류에 있어 중요한 feauture을 스스로 골라내지만, 머신러닝은 중요하게 연관된다고 판단하는 feature을 우리가 제공해야한다. 대신, 딥러닝은 대신 많은 양의 데이터, 고사양의 하드웨어가 필요하다. 머신러닝 알고리즘은 문제를 해결할 때, 주로 문제를 여러 파트로 쪼갠 후 , 각각 답을 구하고 그 결과를 합친다. 딥러닝은 end-to-end방식으로 문제를 해결한다. (프로세스의 모든 단계를 포함)

출처: https://www.youtube.com/watch?v=oFGHOsAYiz0&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=29&t=0s 모두를 위한 딥러닝 시즌 1 - ML lab 09-1: Neural Net for XOR XOR X = A ⊕ B - A != B -> X=1 - A == B -> X=0 Neural Net hypothesis 세울 때 이렇게 바로 1단계로 세우는 것이 아니라 처음 세운 것을 layer1로 하고, 한 번도 이 작업을 수행하는데 이때 입력으로 layer1을 넣어준다. 이렇게 out을 많이 하는 것을 wide하다고 하는데, 이렇게 하면 성능은 좋아지나 in에 비해 out이 이렇게 만게는 잘 안함

출처: https://medium.com/analytics-vidhya/data-streams-and-online-machine-learning-in-python-a382e9e8d06a 빅데이터 특징 - Volume: 데이터 크기 - Velocity: 데이터가 생성되거나 데이터 파이프 라인을 통해 공유되는 속도 - Variety 빅데이터의 속도(velocity) 속성에 초점을 맞춰서 설명. 파이썬에서 어떻게 데이터 스트림을 다루고, 들어오는 데이터 스트림에 적응하기 위해 온라인 러링 기술을 사용한 머신 러닝 모델을 훈련시킬 수 있을까 ? 전통적인 머신 러닝 프로세스는 정적인 입력 데이터 파일로 시작된다. Supervised learning process 1. 프로세스는 입력 파일로 라벨이 포함된 정적 데..

문제: https://www.acmicpc.net/problem/14863 문제 풀이: dp[현재 도시][현재까지 걸린 시간] = dp[이전 도시][이전 도시까지 걸린시간]+모금액 진전 도시까지 도달하는데 걸린 시간들을 기준으로 다음 도시까지 걸리는 시간과 모금액을 쌓아가며 저장한다. 소스 코드: int n,k; int dp[100][100001]; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL), cout.tie(NULL); cin >> n >> k; for (int i = 0; i > q >> w >> e >> r; if (i == 0) { dp[0][q] = w; dp[0][e] = max(..

문제: https://www.acmicpc.net/problem/14697 소스 코드: int n,arr[3]; bool dp[301]; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL), cout.tie(NULL); for (int i = 0; i > arr[i]; cin >> n; dp[n] = true; for (int i = n; i > 0; i--) { if (!dp[i]) continue; for (int j = 0; j = 0) dp[i - arr[j]] = true; } } if (dp[0]) cout

문제: https://www.acmicpc.net/problem/4354 문제풀이: 1. KMP의 fail 배열을 채움 2. 입력 들어온 문자열의 길이를 len이라고 할 때, #1 ababab -> len=6 -> fail[len-1] = 4 -> len-fail[len-1] = 2 // 2개가 -> len/(len-fail[len-1]) =3 // 3번 반복됨 #2 abcabcabc -> len=9 -> fail[len-1]=6 -> len-fail[len-1] = 3 // 3개가 -> len/(len-fail[len-1]) =3 // 3번 반복됨 ∴ 즉 정답은 len/(len-fail[len-1])임을 알 수 있다. BUT! abcabcab같은 경우 fail[len-1]함수가 1보다 크지만, 반복되는..

A - Divide it! int tc; long long n; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL), cout.tie(NULL); cin >> tc; while (tc--) { cin >> n; long long cnt = 0; bool frag = true; while (n > 1) { if (n % 2 == 0) n /= 2; else if (n % 3 == 0) n=n/3*2; else if (n % 5 == 0) n=n/5*4; else { frag = false; break; } cnt++; } if (!frag) cout > n; int arr[3] = { 0,0,0 }; int cnt = 0; for (int i = 0; i <..