모두의 딥러닝 (Session 0 - 3) * Machine Learning : 개발자가 일일이 정하지 않고, 학습해서 무엇을 배우는 영역을 갖는 프로그램 - Arthur Samuel(1959) 학습 방식에 따라 두 가지 Learning으로 분류된다. 1. Supervised Learning Training Set(분류된 데이터)을 통해 학습을 한다. - 종류 >>regresssion 0~100처럼 범위가 넓은 예측 >>binary classification pass 또는 non pass 와 같이 두 가지 분류 >>multi-label classification A, B, C, D, F와 같이 여러 종류의 분류 2. Unsupervised Learning 분류되지 않은 데이터를 스스로 학습하여 판단한다. ex) Google news groupin.. 더보기 BOJ 7577번 1. 문제 해석 - 직선 도로 = 일차원 배열=> 숫자: 번호 / ▲ 기호 : 찾아낼 물체 - Probe[x,y] = r ( x x부터 y까지의 구간에 물체가 r개 있다. ex) Probe[2,7] = 3, Probe[2,2] = 0 - 제시된 탐사작업의 결과가 모두 만족되는 구간을 재구성하는 프로그램을 작성 - 입력 데이터 첫 줄 : 전체 구간의 길이(K) 와 Probe[x,y] = r 결과의 개수(N)첫 줄 아래 각 줄 : Probe[x,y] = r의 x,y,r 3 더보기 Tree(트리) Tree - Definition : root를 가지고, Cycle을 만들지 않는 Graph를 Tree라고 한다. * 특징 - Root가 아닌 모든 노드들은 parent와 child를 가진다. // ex) president 노드를 제외한 모든 노드 - children이 존재하지 않는 노드를 leaves라고 한다. // ex) leaves : Manager1, Manger2, Worker Bee, Manager - level은 계층 구조를 나타낸다.// root부터 낮은 level로 시작하여 leaves에서 가장 높은 level로 끝을 낸다. - 빈 Tree란 존재할 수 없다. Binary Tree - Definition : 두 개의 child를 가지는 Tree * 특징 - 두 child를 left chil.. 더보기 이전 1 2 3 4 다음
