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[머신러닝 이론] Normalization, Standardization(정규화), Regularization(일반화) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Overfitting(과적합) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Learning rate(학습률) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [딥러닝 이론] Softmax Regression chaerrylog.tistory.com 이전 글에서는 과적합과 그에 대한 해결책인 regularization에 대해서 설명했다. 이번 글에서는 헷갈리는 단어인 Normalization, Standardization, Regularization의 차이에 대해서 설명하겠다. Normalization, Standardization, Regularization는 학습할 때.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 15.
[머신러닝 이론] Overfitting(과적합) Regularization(일반화) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Learning rate(학습률) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [딥러닝 이론] Softmax Regression(소프트맥스 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] chaerrylog.tistory.com 이전 글에서는 학습률에 대해서 설명했다. 이전 글에 이어 이번 글에서는 실제 머신러닝을 실행할 때 필요한 개념 중 하나인 과적합에 대해서 설명하겠다. Overfitting 과적합은 모델이 training dataset에 과하게 잘 맞는 것을 말한다. 이는 training dataset에 대해서는 매우 좋은 성능을 보이지만, testing .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 15.
[머신러닝 이론] Learning rate(학습률) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [딥러닝 이론] Softmax Regression(소프트맥스 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Logistic Regression(로지스틱 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] chaerrylog.tistory.com 이전 글에서는 다중 분류를 위한 소프트맥스 회귀에 대해서 설명했다. 이번 글에서는 실제 머신러닝을 실행할 때 필요한 개념 중 하나인 학습률에 대해서 설명하겠다. Learning rate 앞서 Gradient descent(경사하강법)에 대해서 설명한 적이 있다. 이는 Loss function이 최소가 되는 Weight를 .. 공감수 0 댓글수 1 2024. 1. 15.
[머신러닝 이론] Softmax Regression(소프트맥스 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Logistic Regression(로지스틱 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 chaerrylog.tistory.com 이전 글에서는 Binary Classification를 수행하는 로지스틱 회귀에 대해서 설명했다. 이번 글에서는 Multi-class Classification을 수행하는 소프트맥스 회귀에 대해서 설명하겠다. Softmax Function 소프트맥스 함수는 출력값의 범위를 [0, 1]로 바꿔주는 함수이고, 소프트.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 22.
[백준] 2903번 파이썬 python(중앙 이동 알고리즘) ▷ 문제 상근이는 친구들과 함께 SF영화를 찍으려고 한다. 이 영화는 외계 지형이 필요하다. 실제로 우주선을 타고 외계 행성에 가서 촬영을 할 수 없기 때문에, 컴퓨터 그래픽으로 CG처리를 하려고 한다. 외계 지형은 중앙 이동 알고리즘을 이용해서 만들려고 한다. 알고리즘을 시작하면서 상근이는 정사각형을 이루는 점 4개를 고른다. 그 후에는 다음과 같은 과정을 거쳐서 지형을 만든다. 정사각형의 각 변의 중앙에 점을 하나 추가한다. 정사각형의 중심에 점을 하나 추가한다. 초기 상태에서 위와 같은 과정을 한 번 거치면 총 4개의 정사각형이 새로 생긴다. 이와 같은 과정을 상근이가 만족할 때 까지 계속한다. 아래 그림은 과정을 총 2번 거쳤을 때까지의 모습이다. 상근이는 어떤 점은 한 개 보다 많은 정사각형에 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 21.
[백준] 2720번 파이썬 python(세탁소 사장 동혁) ▷ 문제 미국으로 유학간 동혁이는 세탁소를 운영하고 있다. 동혁이는 최근에 아르바이트로 고등학생 리암을 채용했다. 동혁이는 리암에게 실망했다. 리암은 거스름돈을 주는 것을 자꾸 실수한다. 심지어 $0.5달러를 줘야하는 경우에 거스름돈으로 $5달러를 주는것이다! 어쩔수 없이 뛰어난 코딩 실력을 발휘해 리암을 도와주는 프로그램을 작성하려고 하지만, 디아블로를 하느라 코딩할 시간이 없어서 이 문제를 읽고 있는 여러분이 대신 해주어야 한다. 거스름돈의 액수가 주어지면 리암이 줘야할 쿼터(Quarter, $0.25)의 개수, 다임(Dime, $0.10)의 개수, 니켈(Nickel, $0.05)의 개수, 페니(Penny, $0.01)의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 거스름돈은 항상 $5.00 이하이고, 손님.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 21.
[백준] 11005번 파이썬 python(진법 변환 2) ▷ 문제 10진법 수 N이 주어진다. 이 수를 B진법으로 바꿔 출력하는 프로그램을 작성하시오. 10진법을 넘어가는 진법은 숫자로 표시할 수 없는 자리가 있다. 이런 경우에는 다음과 같이 알파벳 대문자를 사용한다. A: 10, B: 11, ..., F: 15, ..., Y: 34, Z: 35 ▷ 전체 코드 N, B = map(int, input().split()) a = "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" b = "" while N: b += str(a[N%B]) N //= B print(b[::-1]) ▷ 코드 분석 N, B = map(int, input().split()) 변수 N에 10진법의 수를 저장하고, 변수 B에 몇 진법으로 바꿀지 저장한다. map() 함수를 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 20.
[머신러닝 실습] Logistic Regression(로지스틱 회귀) with PyTorch 이 글은 PyTorchZeroToAll을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Logistic Regression(로지스틱 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 chaerrylog.tistory.com 위 글에서 로지스틱 회귀에 대해서 설명했다. 이 내용을 토대로 파이토치를 사용해 실습을 진행한다. from torch import tensor from torch import nn from torch import sigmoid import torch.nn.functional as F import torch.o.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 20.
[머신러닝 이론] Logistic Regression(로지스틱 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Gradient descent(경사하강법) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear chaerrylog.tistory.com 이전 글까지는 선형 회귀의 가설, 손실함수, 경사하강법에 대해서 배웠다. 이 글에서는 로지스틱 회귀에 대하여 설명한다. Logistic Hypothesis 머신 러닝은 지도 학습과 비지도 학습으로 구분되고, 지도 학습은 회귀과 분류로 나눠진다. 앞에서 배운 선형 회귀는 Regression에 속하고, 오.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 20.
[머신러닝 실습] Linear Regression(선형 회귀) with PyTorch 이 글은 PyTorchZeroToAll을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Gradient descent(경사하강법) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear chaerrylog.tistory.com 앞에서 선형 회귀에 대해서 알아봤다. 이 내용들을 종합해 파이토치를 사용해 실습을 진행한다. import torch from torch import nn from torch import tensor torch를 import한다. PyTorch를 통해 신경망을 만들기 위해 torch.nn 패키지를 i.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 17.
[백준] 2745번 파이썬 python(진법 변환) ▷ 문제 B진법 수 N이 주어진다. 이 수를 10진법으로 바꿔 출력하는 프로그램을 작성하시오. 10진법을 넘어가는 진법은 숫자로 표시할 수 없는 자리가 있다. 이런 경우에는 다음과 같이 알파벳 대문자를 사용한다. A: 10, B: 11, ..., F: 15, ..., Y: 34, Z: 35 ▷ 전체 코드 N, B = input().split() N = N[::-1] B = int(B) a = list("0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ") b = 0 for i,n in enumerate(N): b += (B**i)*(a.index(n)) print(b) ▷ 코드 분석 N, B = input().split() N = N[::-1] B = int(B) 변수 N에 변환할 수를 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 15.
[백준] 2563번 파이썬 python(색종이) ▷ 문제 가로, 세로의 크기가 각각 100인 정사각형 모양의 흰색 도화지가 있다. 이 도화지 위에 가로, 세로의 크기가 각각 10인 정사각형 모양의 검은색 색종이를 색종이의 변과 도화지의 변이 평행하도록 붙인다. 이러한 방식으로 색종이를 한 장 또는 여러 장 붙인 후 색종이가 붙은 검은 영역의 넓이를 구하는 프로그램을 작성하시오. 예를 들어 흰색 도화지 위에 세 장의 검은색 색종이를 그림과 같은 모양으로 붙였다면 검은색 영역의 넓이는 260이 된다. ▷ 전체 코드 n = int(input()) a = [[0]*100 for i in range(100)] for i in range(n): x, y = map(int, input().split()) for i in range(x, x+10): for j in.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 15.
[백준] 10798번 파이썬 python(세로읽기) ▷ 문제 아직 글을 모르는 영석이가 벽에 걸린 칠판에 자석이 붙어있는 글자들을 붙이는 장난감을 가지고 놀고 있다. 이 장난감에 있는 글자들은 영어 대문자 ‘A’부터 ‘Z’, 영어 소문자 ‘a’부터 ‘z’, 숫자 ‘0’부터 ‘9’이다. 영석이는 칠판에 글자들을 수평으로 일렬로 붙여서 단어를 만든다. 다시 그 아래쪽에 글자들을 붙여서 또 다른 단어를 만든다. 이런 식으로 다섯 개의 단어를 만든다. 아래 그림 1은 영석이가 칠판에 붙여 만든 단어들의 예이다. 한 줄의 단어는 글자들을 빈칸 없이 연속으로 나열해서 최대 15개의 글자들로 이루어진다. 또한 만들어진 다섯 개의 단어들의 글자 개수는 서로 다를 수 있다. 심심해진 영석이는 칠판에 만들어진 다섯 개의 단어를 세로로 읽으려 한다. 세로로 읽을 때, 각 단.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 9. 14.
[머신러닝 이론] Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Gradient descent(경사하강법) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear Regression(선형 회귀) 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Machine Learni chaerrylog.tistory.com 앞에서 단순 선형 회귀와 cost가 최소가 되는 weight 값을 찾는 방법인 경사하강법에 대해서 알아봤다. 이번 글에서는 다중 선형 회귀에 대해서 알아보겠다. Multiple Linear Regression 다중 선형 회귀는 독립 변수 x가 여러 개일 때의 종속 변수 y를 예측하는 것이다. 따라서 input으로 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 14.
[백준] 2566번 파이썬 python(최댓값) ▷ 문제 과 같이 9×9 격자판에 쓰여진 81개의 자연수 또는 0이 주어질 때, 이들 중 최댓값을 찾고 그 최댓값이 몇 행 몇 열에 위치한 수인지 구하는 프로그램을 작성하시오. 예를 들어, 다음과 같이 81개의 수가 주어지면 이들 중 최댓값은 90이고, 이 값은 5행 7열에 위치한다. ▷ 전체 코드 a = [] for i in range(9): a.append(list(map(int, input().split()))) x = 0 r = 0 c = 0 for i in range(9): for j in range(9): if a[i][j] >= x: x = a[i][j] r = i+1 c = j+1 print(x) print(r, c) ▷ 코드 분석 a = [] for i in range(9): a.appe.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 10.
[백준] 2738번 파이썬 python(행렬 덧셈) ▷ 문제 N*M크기의 두 행렬 A와 B가 주어졌을 때, 두 행렬을 더하는 프로그램을 작성하시오. ▷ 전체 코드 N, M = map(int, input().split()) a = [] b = [] for i in range(N): a.append(list(map(int, input().split()))) for i in range(N): b.append(list(map(int, input().split()))) for i in range(N): for j in range(M): print(a[i][j] + b[i][j], end=' ') print() ▷ 코드 분석 N, M = map(int, input().split()) a = [] b = [] 변수 N과 M에 각각 행렬의 행과 열의 수를 저장한다. m.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 10.
[백준] 25206번 파이썬 python(너의 평점은) ▷ 문제 인하대학교 컴퓨터공학과를 졸업하기 위해서는, 전공평점이 3.3 이상이거나 졸업고사를 통과해야 한다. 그런데 아뿔싸, 치훈이는 깜빡하고 졸업고사를 응시하지 않았다는 사실을 깨달았다! 치훈이의 전공평점을 계산해주는 프로그램을 작성해보자. 전공평점은 전공과목별 (학점 × 과목평점)의 합을 학점의 총합으로 나눈 값이다. 인하대학교 컴퓨터공학과의 등급에 따른 과목평점은 다음 표와 같다. P/F 과목의 경우 등급이 P또는 F로 표시되는데, 등급이 P인 과목은 계산에서 제외해야 한다. 과연 치훈이는 무사히 졸업할 수 있을까? ▷ 전체 코드 a = {"A+": 4.5, "A0": 4.0, "B+": 3.5, "B0": 3.0, "C+": 2.5, "C0": 2.0, "D+": 1.5, "D0": 1.0, "F.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 10.
[머신러닝 실습] Gradient Descent(경사하강법) 이 글은 PyTorchZeroToAll을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Gradient descent(경사하강법) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear Regression(선형 회귀) 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Machine Learni chaerrylog.tistory.com 위 글에서 경사하강법에 대해서 설명했다. 이 내용을 토대로 파이썬을 사용해 실습을 진행한다. Gradient Descent 이전 실습에서 loss function에 weight 값을 다양하게 대입했을 때 아래로 볼록한 그래프가 나오는 걸 확인했다. 이러한 그래프는 경사하강법을 사용해서 loss가 최소가 되는 w.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 7.
[머신러닝 이론] Gradient descent(경사하강법) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear Regression(선형 회귀) 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Machine Learning 개념 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. 머신러닝은 사람이 하나하나 프로그래 chaerrylog.tistory.com 이전 글에서 선형회귀와 Loss function에 대해서 설명했다. 그 내용을 토대로 이번 글에서는 경사하강법에 대해서 설명하겠다. Gradient Descent Optimizer(최적화)는 Loss function을 어떤 방식으로 최소화할 지 결정하고 학습하는 방법이다. 가장 기본적인 옵티마이저 알고리즘인 Gradient descen.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 6.
[머신러닝 실습] Linear Regression(선형 회귀) 이 글은 PyTorchZeroToAll을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear Regression(선형 회귀) 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Machine Learning 개념 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. 머신러닝은 사람이 하나하나 프로그래 chaerrylog.tistory.com 위 글에서 선형회귀에 대해서 설명했다. 이 내용을 토대로 파이썬을 사용해 실습을 진행한다. Data Generation x_data = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] y_data = [1, 1, 2, 4, 5, 7, 8, 9, 9, 10] X, Y 데이터를 생성한다. import matplotlib.pypl.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 5.
[백준] 2941번 파이썬 python(크로아티아 알파벳) ▷ 문제 예전에는 운영체제에서 크로아티아 알파벳을 입력할 수가 없었다. 따라서, 다음과 같이 크로아티아 알파벳을 변경해서 입력했다. 예를 들어, ljes=njak은 크로아티아 알파벳 6개(lj, e, š, nj, a, k)로 이루어져 있다. 단어가 주어졌을 때, 몇 개의 크로아티아 알파벳으로 이루어져 있는지 출력한다. dž는 무조건 하나의 알파벳으로 쓰이고, d와 ž가 분리된 것으로 보지 않는다. lj와 nj도 마찬가지이다. 위 목록에 없는 알파벳은 한 글자씩 센다. ▷ 전체 코드 x = input() y = ["c=", "c-", "dz=", "d-", "lj", "nj", "s=", "z="] for i in y: x = x.replace(i, "a") print(len(x)) ▷ 코드 분석 x = .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 4.
[백준] 1157번 파이썬 python(단어 공부) ▷ 문제 알파벳 대소문자로 된 단어가 주어지면, 이 단어에서 가장 많이 사용된 알파벳이 무엇인지 알아내는 프로그램을 작성하시오. 단, 대문자와 소문자를 구분하지 않는다. ▷ 전체 코드 x = input().upper() y = list(set(x)) y_list = [] for i in y: count = x.count(i) y_list.append(count) if y_list.count(max(y_list)) > 1: print("?") else: y_max = y_list.index(max(y_list)) print(y[y_max]) ▷ 코드 분석 x = input().upper() y = list(set(x)) 변수 x에 입력한 문자열을 대문자로 저장한다. input() 함수를 사용해 입력 받은 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 4.
[백준] 10988번 파이썬 python(팰린드롬인지 확인하기) ▷ 문제 알파벳 소문자로만 이루어진 단어가 주어진다. 이때, 이 단어가 팰린드롬인지 아닌지 확인하는 프로그램을 작성하시오. 팰린드롬이란 앞으로 읽을 때와 거꾸로 읽을 때 똑같은 단어를 말한다. level, noon은 팰린드롬이고, baekjoon, online, judge는 팰린드롬이 아니다. ▷ 전체 코드 x = list(input()) y = x[::-1] if x == y: print(1) else: print(0) ▷ 코드 분석 x = list(input()) y = x[::-1] list() 함수를 사용해서 리스트 x에 input() 함수로 입력받은 문자열을 하나하나 분리하여 리스트에 저장한다. 리스트 y에는 [::-1]을 사용해 리스트 x를 뒤집은 값을 저장한다. if x == y: print.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 3.
[백준] 2444번 파이썬 python(별 찍기 - 7) ▷ 문제 예제를 보고 규칙을 유추한 뒤에 별을 찍어 보세요. ▷ 전체 코드 N = int(input()) for i in range(1, N): print(" "*(N-i) + "*"*(2*i-1)) for j in range(N, 0, -1): print(" "*(N-j) + "*"*(2*j-1)) ▷ 코드 분석 N = int(input()) 변수 N에 입력한 수를 저장한다.input() 함수를 사용해서 입력한 요소를 문자열로 변수에 저장한다. int() 함수를 사용해서 변수에 저장된 문자열을 정수형으로 변환한다. for i in range(1, N): print(" "*(N-i) + "*"*(2*i-1)) for 문을 사용해 1에서 N-1까지 i에 넣는 반복문을 만든다. print() 함수를 사용해 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 3.
[백준] 11718번 파이썬 python(그대로 출력하기) ▷ 문제 입력 받은 대로 출력하는 프로그램을 작성하시오. ▷ 전체 코드 import sys x = sys.stdin.readlines() for i in x: print(i.strip()) ▷ 코드 분석 import sys sys 모듈을 삽입한다. s = sys.stdin.readlines() 리스트 s에 sys.stdin.readlines() 함수를 사용해 ^z 또는 control+z를 누르기 전까지 계속 입력 받은 문자를 저장한다. for i in s: print(i.strip()) for 문을 사용해 리스트 s에 저장된 문자열의 개수만큼 반복되는 반복문을 만든다. sys.stdin.readlines() 함수를 사용해 여러 줄의 문자열을 입력 받으면 줄바꿈 문자(\n)가 포함된 채로 리스트에 저장된다.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 3.
[머신러닝 이론] Linear Regression(선형 회귀) 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Machine Learning 개념 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. 머신러닝은 사람이 하나하나 프로그래밍 하지 않고 컴퓨터가 스스로 학습하는 것을 말한다. 크게 Supervised Learning과 Unsupervised Learning으 chaerrylog.tistory.com 저번 글에서 머신러닝의 지도학습과 비지도학습에 대해서 알아보고, 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋을 비교했다. 또한 지도학습시, 출력값에 따라 회귀와 분류로 구분할 수 있다는 것을 설명했다. 이번 글에서는 회귀 방법 중 선형 회귀에 대해서 자세하게 알아보겠다. Linear Regression Regression(회귀)은 기존 데.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 2.
[백준] 3003번 파이썬 python(킹, 퀸, 룩, 비숍, 나이트, 폰) ▷ 문제 동혁이는 오래된 창고를 뒤지다가 낡은 체스판과 피스를 발견했다. 체스판의 먼지를 털어내고 걸레로 닦으니 그럭저럭 쓸만한 체스판이 되었다. 하지만, 검정색 피스는 모두 있었으나, 흰색 피스는 개수가 올바르지 않았다. 체스는 총 16개의 피스를 사용하며, 킹 1개, 퀸 1개, 룩 2개, 비숍 2개, 나이트 2개, 폰 8개로 구성되어 있다. 동혁이가 발견한 흰색 피스의 개수가 주어졌을 때, 몇 개를 더하거나 빼야 올바른 세트가 되는지 구하는 프로그램을 작성하시오. ▷ 전체 코드 x = [1, 1, 2, 2, 2, 8] y = list(map(int, input().split())) for i in range(6): print(x[i]-y[i], end=" ") ▷ 코드 분석 x = [1, 1, 2, .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 31.
[백준] 25083번 파이썬 python(새싹) ▷ 문제 아래 예제와 같이 새싹을 출력하시오. ▷ 전체 코드 print(""" ,r'"7 r`-_ ,' ,/ \. ". L_r' `~\/ | |""") ▷ 코드 분석 print(""" ,r'"7 r`-_ ,' ,/ \. ". L_r' `~\/ | |""") 큰 따옴표나 작은 따옴표 세 개 안에 출력할 문자를 넣어주면 여러 줄의 문자열을 출력할 수 있다. 예: ("""여러 줄""") or ('''여러 줄''') 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 30.
[머신러닝 이론] Machine Learning 개념 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. Supervised Learning VS Unsupervised Learning 머신러닝은 사람이 하나하나 프로그래밍 하지 않고 컴퓨터가 스스로 학습하는 것을 말한다. 크게 Supervised Learning과 Unsupervised Learning으로 분류할 수 있다. Supervised Learning(지도 학습)은 모델에 label이 있는 데이터를 학습시키는 방법이고 Unsupervised Learning(비지도 학습)은 모델에 label이 없는 데이터를 학습시키는 방법이다. Train Dataset VS Test Dataset 이 때 데이터셋을 Train Dataset과 Test Dataset으로 분류할 수 있다. Train Dataset.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 30.
[딥러닝 이론] Artificial Neural Network(인공신경망) 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. 인간의 신경계를 구성하는 세포인 뉴런을 기반으로 단일 뉴런 연산을 만들었다. 위에 사진은 뉴런 n개를 연결한 것이다. 입력x에 가중치w를 곱한 값에 bias를 합한 값들을 모두 더한 뒤, 그 값이 Activation function의 임계치에 도달하면 1로 출력되고 임계치의 도달하지 못하면 0으로 출력된다. 이것을 하나의 노드라고 한다. 위에서 설명한 노드들을 여러 layer로 연결한 것이 Artificial Neural Network이다. 하지만 이 Neural Network는 OR이나 AND 문제는 풀 수 있지만 XOR 문제는 풀 수 없다. 따라서 XOR 문제를 풀기 위한 방법이 제시되었는데 그것이 바로 Backpropagation이다. Ba.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 26.

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