Doby's Lab

[이 글은 Kaggle의 Learn을 토대로 작성되었습니다. 문제가 될 시 삭제 조치하겠습니다.] (오역되어 잘못 설명된 부분이 있을 수 있습니다.) https://www.kaggle.com/code/ryanholbrook/creating-features Creating Features Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from FE Course Data www.kaggle.com Category Mathematical Transform Count Building-Up and Breaking-Down Features Group Transforms Tips on Creating Features Mathemati..

[이 글은 Kaggle의 Learn을 토대로 작성되었습니다. 문제가 될 시 삭제 조치하겠습니다.] (오역되어 잘못 설명된 부분이 있을 수 있습니다.) https://www.kaggle.com/code/ryanholbrook/mutual-information Mutual Information Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from FE Course Data www.kaggle.com Intro Kaggle을 시작하면서 모델을 다루는 능력과 더불어 데이터 분석, EDA, Feature Engineering에 대한 능력 또한 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 이를 알고, 구글링 하여 자료를 찾아다녔지만 '중요하..

오랜만에 글을 쓰는 듯합니다. 최근에 글이 없었을뿐더러 회고록을 제일 최근에 쓴 게 4월쯤이었는데 그때 쓴 회고록조차 짧은 글이었다고 생각해서 3분기가 끝나고 올해 마지막 분기에 접어들게 되는 시점에서 글을 쓰게 됩니다. 저번 달에 회고록을 써보려는 시도를 했지만 이상하게 완벽주의가 시동을 걸어 글을 망치게 되더군요. 그래서 이번엔 마음 편하게 먹고, 저번에 써둔 회고록을 기반으로 써봅니다. 항상 저는 넓게 생각하기보다 하나를 깊게 생각하는 사람이기에 쓸 수 있는 글의 주제가 제한적입니다. 그러다보니 몇 달 만에 쓰는 회고록임에도 글이 짧을 수 있습니다. Category 백준, 다이아몬드 직전에서 멈추다 2달 간의 인공지능 입문 생각 정리 백준, 다이아몬드 직전에서 멈추다 작년 9월에 PS를 시작하고, ..

https://www.acmicpc.net/problem/12760 12760번: 최후의 승자는 누구? 수많은 토너먼트를 거쳐 최종 플레이어 \(N\)명이 남아있다. 각 플레이어는 \(M\)장씩의 숫자가 적힌 카드를 가지고 있으며, 이들은 매 턴 자신이 가진 카드 중 가장 큰 카드를 두고 비교를 하는데, www.acmicpc.net Solved By: Sort 매 판마다 플레이어들은 제일 큰 카드를 내기 때문에 각 플레이어 column마다 정렬을 해준다. 그리고 column마다 제일 최댓값을 가지는 index의 점수를 +1 하고, 마지막에 어떤 index의 점수가 가장 높은지 오름차순으로 출력한다. #include #include #include #include #define MAX 101 using n..

Stochastic Gradient Descent를 공부할 때, Loss Function과의 관계가 궁금했습니다. 알고 나니 크게 어려운 건 없었지만 Gradient Descent에 대해 정리하며 관계까지 정리해보겠습니다. 해당 포스트는 아래 링크 영상에 관한 정리 내용입니다. (https://www.youtube.com/watch?v=h6aath0ulX4 ) Loss Function Loss Function이란 Model이 내놓는 예측 값과 실제 값의 차이를 얻어내는 메커니즘입니다. 예측 값과 실제 값의 차이를 Error라고 합니다. 엔지니어의 입장에서는 이러한 Error를 최소화시키는 방향으로 Model을 구현해야 합니다. 간단히 설명하기 위해 Linear Regression Model을 하나 가져와..

공부를 하다 보면 Data Preprocessing을 할 일이 많은데 책에서는 정규화를 한다 하지만 StandardScaler를 통해 Data Scaling을 하는 경우가 종종 있습니다. 언어가 혼용되는 것인지 잘못 알고 있는 건지 정리를 하고 넘어가려 합니다. Data Preprocessing 정규화와 표준화 둘 다 데이터 전처리를 하는 데에 사용됩니다. 데이터 전처리를 하는 이유는? 고양이와 강아지를 분류하기 위해 꼬리의 길이, 미간의 길이, 무게 등 각 클래스에 대한 feature를 가지는 데이터들이 주어지고, Logistic Regression Model을 만든다고 합시다. Logistic Regression은 선형 방정식이라는 Model Parameter를 만들어내는데 Sample의 각 feat..

[창의력에 대한 이데올로기] 근 1년간 PS(Problem Solving)를 공부하면서 저의 명확한 공부법이 없었습니다. 하지만, 지금껏 써온 블로그 글을 읽어보면 어떤 공부법이라 말할 수가 없었을 뿐이지 나름의 규칙(?)을 파악할 수 있었습니다. 공부법을 소개하기 앞서 PS에 대한 필자의 이데올로기를 말해드리고 싶습니다. PS나 코딩 테스트는 개개인의 알고리즘 지식과 이를 응용한 개개인의 창의력을 확인하는 대회 혹은 테스트라고 생각합니다. 그중에 창의력은 '자기 자신의 라이브러리'에 얼마나 많은 지식이 있으며 이를 어떻게 활용하는지에 따라 드러난다고 봅니다. 즉, '창의력은 갑자기 번뜩이는 아이디어가 아니라 개개인의 베이스에서 여러 가지가 응용 or 융합되어 나온다'는 이데올로기를 가지고 있다고 말씀드..

https://www.acmicpc.net/problem/1854 1854번: K번째 최단경로 찾기 첫째 줄에 n, m, k가 주어진다. (1 ≤ n ≤ 1000, 0 ≤ m ≤ 2000000, 1 ≤ k ≤ 100) n과 m은 각각 김 조교가 여행을 고려하고 있는 도시들의 개수와, 도시 간에 존재하는 도로의 수이다. 이어지는 m개의 줄에 www.acmicpc.net Solved By: Dijkstra, Priority Queue Reference: (https://justicehui.github.io/ps/2019/04/10/BOJ1854/) 각 노드에 대하여 최단 경로를 구하여야 하는데 cost의 값 범위가 음수가 되지 않으므로 Dijkstra를 이용하여도 됩니다. 모든 노드에 대해 Dijkstra를..