alpyrithm_알파이리즘

1946 신입 사원 https://www.acmicpc.net/problem/1946 1946번: 신입 사원 첫째 줄에는 테스트 케이스의 개수 T(1 ≤ T ≤ 20)가 주어진다. 각 테스트 케이스의 첫째 줄에 지원자의 숫자 N(1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개 줄에는 각각의 지원자의 서류심사 성�� www.acmicpc.net 문제 풀기 전 공부할 것 : python 입출력 방법(sys.stdin.readline) 풀이 1 서류 등수를 기준으로 먼저 정렬 정렬된 지원자는 본인 앞에 위치한 지원자들을 interview 성적들 중 가장 좋은 성적이면(숫자가 가장 작으면) 선발된다. 시간초과가 될 수 있으므로 import sys를 사용한다. import sys input = sy..

8979 올림픽 https://www.acmicpc.net/problem/8979 8979번: 올림픽 입력의 첫 줄은 국가의 수 N(1 ≤ N ≤ 1,000)과 등수를 알고 싶은 국가 K(1 ≤ K ≤ N)가 빈칸을 사이에 두고 주어진다. 각 국가는 1부터 N 사이의 정수로 표현된다. 이후 N개의 각 줄에는 차례대로 각 � www.acmicpc.net 문제 풀기 전 공부할 것 : 정렬, 구현 풀이 1 n, k를 입력받는다. 국가별 메달 수를 리스트로 입력받는다. 정렬 sort() 함수를 이용해서 금, 은, 동 많은 순서로 정렬한다. 최종 등수를 grade로 사이에 등수가 같을 경우를 count할 s를 초기화한다. grade를 1로 초기화하는 경우는 등수는 1등부터 시작하기 때문이다. medals[i][0..

Summary Data Pipeline 구축 Steps OSEMN Obtaining Data Scrubbing Data Exploring Data Modeling Data iNterpreting Data Main Data Pipleline 구축 Steps 의미 데이터 이슈에서 유의미한 결괏값을 도축하기 위한 핵심 프로세스 OSEMN Obtaining Data 데이터 수집 단계 구조화, 비 구조화 또는 반 구조화할 수 있는 모든 데이터 셋 단일 소스 또는 여러 소스에서 데이터를 수집 가능 데이터가 종종 Silo 되므로 데이터 수집을 어려운 이슈이기도 함 Scrubbing Data 데이터 스크럽 단계 데이터를 문질러서 데이터를 정리하는 단계 유실 데이터의 값 대치, 데이터의 유형 변환, 누락 값의 표준화 대..

2816 디지털 티비 https://www.acmicpc.net/problem/2816 2816번: 디지털 티비 문제 2012년 12월 31일 새벽 4시부터 지상파 아날로그 TV방송이 종료되었다. TV를 자주보는 할머니를 위해서, 상근이네 집도 디지털 수신기를 구입했다. 원래 상근이네 집에는 KBS1과 KBS2만 나왔다. �� www.acmicpc.net 문제 풀기 전 공부할 것 : 문자열 처리, 그리디 알고리즘 문제 힌트 : 예제 입력 1을 넣었을 때 예제 출력 1로 반드시 출력되지 않아도 괜찮다. 본인의 규칙대로 KBS1과 KBS2를 첫 번째 두 번째 있도록 만들면 된다. 풀이 1 - KBS1를 첫 번째로, KBS2를 두 번째로 순서를 바꾸는 방법을 구하는 것으로 1, 2, 3, 4번을 모두 사용할 ..

2621 카드게임 https://www.acmicpc.net/problem/2621 2621번: 카드게임 근우는 오늘 재미있는 카드 게임을 배우고 있다. 카드는 빨간색, 파란색, 노란색, 녹색의 네 가지 색이 있고, 색깔별로 1부터 9까지 숫자가 쓰여진 카드가 9장씩 있다. 카드는 모두 36(=4x9)장이다. � www.acmicpc.net 문제 풀기 전 공부할 것 : 수학, 구현 문제 풀기 전 주의해야 할 점 : 규칙 1 - 9까지 나와있는 입력을 넣었을 때 알맞은 출력인지 확인하면 대부분의 에러를 피할 수 있다. 풀이 1 - 우선 규칙이 복잡해서 이를 정리할 필요가 있다. - 리스트, 딕셔너리, set 등 어떤 형태로 카드 정보를 저장할 것인지 정해야 한다. - 알아야 하는 조건이 카드 5장 모두 같..

Summary Advanced Ensemble Learning Advanced Ensemble Learning 개념 Bagging Boosting Random Forest Stacking Main Advanced Ensemble Learning Advanced Ensemble Learning 개념 Ensemble Learning의 본질은 개별 모델을 결합하여 우수한 모델을 형성하는 것 우수한 모델이 생성되는 방식을 살펴보면 개별 모델 또는 Learner는 Prediction을 생성하고 그 Prediction은 Final Prediction을 형성하는 데 사용 맨 처음 Prediction Set(예측 세트)를 생성하는 Individual Models 또는 학습자를 Base Learner(기본 학습자) 또는..

Summary Ensemble Learning 기초 Simple Ensemble Learning Averaging Weighted Averaging Max voting Main Ensemble Learning 기초 Ensemble Learning의 개념 모델의 성능 개선을 목적으로 다양한 알고리즘을 이용한 다수의 모델을 통합하는 방법 앙상블 학습은 여러 기계 학습 모델을 결합하여 우수한 모델을 생성하여 Variance와 Bias의 영향을 줄이고 성능을 향상시키는 알고리즘 Top-left는 Bias가 높고 Variance가 낮은 시나리오 Top-right는 Bias, Variance 모두 높은 시나리오 앙상블 모델은 Bias와 Variance가 다른 약한 모델을 많이 결합하여 더 약한 모델을 만들어 개별 ..

1652 누울 자리를 찾아라 https://www.acmicpc.net/problem/1652 1652번: 누울 자리를 찾아라 첫째 줄에 방의 크기 N이 주어진다. N은 1이상 100이하의 정수이다. 그 다음 N줄에 걸쳐 N개의 문자가 들어오는데 '.'은 아무것도 없는 곳을 의미하고, 'X'는 짐이 있는 곳을 의미한다. www.acmicpc.net 문제 풀기 전 공부할 것 : 수학 문제 풀기 전 힌트 ▼ 중간에 어정쩡하게 눕는 경우가 없으므로 '.'이 2개 이상 연달아 있다면 그것은 누울 자리 1개로 생각하면 된다. 풀이 1 누울 자리가 2자리 이상 붙어있으면 누울 자리 1개로 한다. 방을 row별로 room에 저장을 한다. 방을 돌면서 '.'(누울 수 있는 자리)이 2개 이상 붙어있는 곳을 찾는다. c..