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[프로그래머스 스쿨 AI] Weak6 결정이론
1. 결정이론이란? 새로운 값 x가 주어졌을때 확률모델 p(x,t) 에 기반해 최적의 결정(예를 들어 분류)을 내리는 것 추론 단계 : 결합확률분포 $ p(x, C_k)$ 를 구하는 것 $ (p(C_k|x)$ 를 집적 구하는 경우도 있음). 이것만 있으면 모든 것을 할 수 있음. 결정단계 : 상황에 대한 확률이 주어졌을 때 어떻게 최적의 결정을 내릴 것인지? 추론단계를 거쳤다면 결정단계는 매우 쉬움. 예제: X-Ray의 이미지로 암판별 x:X-Ray 이미지 $C_1 $ : 암인 경우 $C_2 $ : 암이 아닌 경우 $p(C_k|x) $의 값을 알기 원함 $ p(C_k|x)= \frac{p(x,C_k)}{p(x)} $ $ =\frac{p(x,C_k)}{\sum^2_{k=1}p(x,C_k)}$ $ =\fra..
[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 6 머신러닝이란 1
1. 머신 러닝이란(Machine Learning) 기계가 스스로 학습해 가는 프로그래밍 1. 학습단계 : 함수 /$ y(x) $/ 학습 데이터에 기반해 결정하는 단계 2. 시험셋 : 모델을 평가하기 위해서 사용하는 새로운 데이터 3. 일반화 : 모델에서 학습에 사용된 데이터가 아닌 이전에 접하지 못한 새로운 데이터에 대해올바른 예측을 수행하는 역량 4. 지도학습 : target이 주어진 경우 4-1. 분류(classification) : 이미지 분류와 같은 경우 타겟값이 정해진경우 4-2.회기(regression) : 타겟값이 세분화 되있는 경우 5. 비지도 학습 : target이 없는 경우 5-1. 군집 (clustering) : 비슷한 데이터 끼리 모아서 클러스터함 2. 다항식 곡선 근사 (ploy..
[프로그래머스 스쿨 AI] Day 1 7강 연결 리스트(Linked Lists)
1. 연결 리스트(Linked Lists) 1. 연결 리스트 node를 활용해서 하나에 줄에 줄줄이 종이를 이어 붙이는거 같다 2. 문제 풀이 1. 연결 리스트 순회 구현하기 class Node: def __init__(self, item): self.data = item self.next = None class LinkedList: def __init__(self): self.nodeCount = 0 self.head = None self.tail = None def getAt(self, pos): if pos self.nodeCount: return None i = 1 curr = self.head while i < pos: curr = curr.next i += 1 retur..
[프로그래머스 스쿨 AI] Day 1 1강 자료구조 & 알고리즘
1. Day 1 자료구조 & 알고리즘 1. 자료구조 & 알고리즘 1. 자료구조 여러가지 자료구조에 대하여 써져 있었다 2. 알고리즘 알고리즘에 따른 실행 속도에 대하여 보여줬다 2. 문제 풀이 1. 리스트 첫번째랑 마즈막 합 구하기 def solution(x): answer = x[0]+x[-1] return answer 3. 코딩후기 간단~