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컴퓨터

1.2 MLE Thumbtack Question : 압정이 어떻게 떨어질지를 예측하는 방법 5번의 방법 중에서 3번이 tail이고 2번이 head라면 tail로 예측하는 것이 과연 옳바른가? 왜 3/5과 2/5인가? Binomial Distribution : discrete probability distribution = T or F, Head or Tail와 같이 이산적인 사건에 대한 확률 분포 가정 : i.i.d contidition : 첫 번째 던질 때와 두 번째 던질 때 서로 연관된 사건이 아님을 가정한다.(독립시행을 의미) Head가 나올 확률을 P(H) = theta라고 한다면, Tail이 나올 확률은 P(T) = 1 - theta 라고 한다. 모든 확률의 합은 1이 되어야 한다. >> P(HHTHT) = .. 컴퓨터/인공지능 및 기계학습 개론1 2021. 1. 22.
1.1 Motivations 머신러닝에는 다양한 곳에 사용될 수 있다. 1. 스팸 필터링 : Document Classfication 2. 주가 지수 예측 : Stock Market Prediction 3. 번호판 인식 : Plate Number Recognition 4. SNS 추천 팔로우 : SNS Recomendation 5. 로봇 행동 결정 : 헬리콥터 공중에서 가만히 있게 해주는 기술 천안함 피격 사건 때 발생 되었던 정보를 모아 Data Mining -> 데이터에 대한 인식을 기계학습을 통해 알 수 있다. 다우존스 인덱스에 대한 지수 예측에 머신러닝을 활용할 수 있다. 머신 러닝의 분야 1. supervised learning : 알아 맞추기, prediction 2. unsupervised learning : 요약, 정.. 컴퓨터/인공지능 및 기계학습 개론1 2021. 1. 22.
[Python] flatten 구현 - non-iterative, recursive function import time def flat(lst): i=0 while i 10: break i += 1 print('\nResult :', sum) print(f'time : {(time.time()-start) * 1000}') while을 통하여 리스트를 하나씩 불러와서 검사합니다. 다만 검사 방법에서 slicing assignment을 이용합니다. list[1:2] 와 list[1]은 같은 인덱스 1에 대한 것이지만 그 결과값은 다릅니다. 예를 들어, list = [1,2,3]에 대하여 list[1:2] = [1]를 의미하지만, list[1] = 1로, slicing assignment를 통해 나타나는 결과는 리스트인 반면, 인덱스로 접근하면 값을 보여줍니다. 따라서 slicing assignment로.. 컴퓨터/파이썬 공부정리 2020. 11. 10.
[Python] flatten 구현 - non-iterative, recursive function import time def flatten(lst): ret = [] i = 0 while i 10: break i += 1 print('\nResult :.. 컴퓨터/파이썬 공부정리 2020. 11. 10.
[Python] flatten 구현 - iterator generator import time def flatten(lst): for item in lst: if isinstance(item, list): yield from flatten(item) else: yield item if __name__ == "__main__": start = time.time() data = [1,[-2,[[4]], [0,5], [],3],[4],2,7] * 1000000 sum = 0 for e in flatten(data): print(e, end=' ') sum += e if sum > 10: break print('\nResult :', sum) print(f'time : {(time.time()-start) * 1000}') #경과 시간 : 8ms(data를 1,000,000배하여 진행) 컴퓨터/파이썬 공부정리 2020. 11. 10.
[Python] Quick_sort 구현 - non-iterative, sorted before recursio import time from typing import MutableSequence def qsort(a: MutableSequence, left : int, right : int) -> None: pl = left pr = right pivot = a[(left+right) // 2] while pl pivot: pr -= 1 if pl None: """퀵 정렬 시작""" print(quick_sort.__doc__) qsort(a, 0, len(a)-1) if __name__ == "__main__": start = time.time() data = [3,1,-5,7,-4,2,6,200,9,-2,4,3,0,-2] + [100] * 100000 quick_sort(data) sum = 0 for _, .. 컴퓨터/파이썬 공부정리 2020. 11. 10.
[Python] quick_sort 구현 - iterator generator import time def qsort(a): if not a: return pivot = a[0] left = [] right = [] for i in a[1:]: if i 50: print('.. 컴퓨터/파이썬 공부정리 2020. 11. 10.
[phython] e-NFA를 DFA로 만드는 프로그램 import collections class Delta(): def __init__(self): self.NFA_state = collections.defaultdict(list) self.DFA_state = collections.defaultdict(list) self.FINAL_state = [] self.ARC_state = [] self.START_state = [] def add_delta(self, current_state, arc, next_state): self.NFA_state[current_state].append([str(arc), list(map(str, next_state))]) def add_final(self, number): self.FINAL_state = number d.. 컴퓨터/파이썬 공부정리 2020. 11. 10.

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