Home

2019
Coding drillsProgrammers

문자열 내 마음대로 정렬하기

문자열 내 마음대로 정렬하기문자열로 구성된 리스트 strings와, 정수 n이 주어졌을 때, 각 문자열의 인덱스 n번째 글자를 기준으로 오름차순 정렬하려 합니다. 예를 들어 strings가 [sun, bed, car]이고 n이 1이면 각 단어의 인덱스 1의 문자 u, e, a로 strings를 정렬합니다. 제한 조건 strings는 길이 1 이상, 50이하

MathClassification

Network Inference

네트워크 추론확률모형에서 일부 확률변수의 값이 주어졌을 때 다른 값들을 알아내는 것을 추론(inference)이라고 한다. 조건부 확률분포함수 $p(X_{\text{unknown}}|\{X\}_{\text{known}})$ 을 알면 일부 확률변수의 값 $\{X\}_\text{known}$이 주어졌을 때 다른 확률변수 $X_\text{unknown}$ 의 확

Coding drillsProgrammers

체육복

체육복오늘은 체육수업이 있는 날입니다. 그런데 점심시간에 도둑이 들어 몇몇 학생의 체육복이 도난을 당했습니다. 다행히 일부 학생들이 여벌의 체육복을 가져왔습니다. 학생들의 번호는 체격 순으로 매겨져 있기 때문에 바로 앞번호의 학생이나 바로 뒷번호의 학생에게만 체육복을 빌려주려고 합니다. 예를 들어, 4번 학생은 3번 학생이나 5번 학생에게만 체육복을 빌려줄

Coding drillsProgrammers

K번째 수

K번째수배열 array의 i번째 숫자부터 j번째 숫자까지 자르고 정렬했을 때, k번째에 있는 수를 구하려 합니다. 예를 들어 array가 [1, 5, 2, 6, 3, 7, 4], i = 2, j = 5, k = 3이라면 array의 2번째부터 5번째까지 자르면 [5, 2, 6, 3]입니다. 1에서 나온 배열을 정렬하면 [2, 3, 5, 6]입니다. 2에서

MathClassification

Graphical Probability Model

그래프 확률모형여러 확률변수의 결합확률분포를 구해야 하는 경우를 생각하자. 예를 들어 A, B, C 3개의 확률변수가 있고, 각 확률변수는 모두 0, 1, 2 세 가지의 값만 가질 수 있는 범주형 확률변수이다. 이ㅍ때 A, B, C 의 결합확률분포는 다음과 같이 나타낼 수 있다. 이 때 우리가 알아야 하는 모수는 총 $3^3 -1 = 26$ 개다.

MathClassification

graph

그래프그래프(graph)는 다음 그림처럼 노드(node 혹은 vertex)와 노드들을 잇는 간선(edge)으로 이루어진 구조를 말한다. 수학적으로 그래프 $G$ 는 노드집합 $V$ 와 간선집합 $E$ 로 구성된다. G = (V, E)간선은 두 개의 노드로 이루어진, 순서가 있는 쌍(ordered pair)이다. E \subseteq V \times V

Coding drillsProgrammers

모의고사

모의고사문제 설명수포자는 수학을 포기한 사람의 준말입니다. 수포자 삼인방은 모의고사에 수학 문제를 전부 찍으려 합니다. 수포자는 1번 문제부터 마지막 문제까지 다음과 같이 찍습니다. 1번 수포자가 찍는 방식: 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, … 2번 수포자가 찍는 방식: 2, 1, 2, 3, 2, 4, 2, 5, 2, 1, 2, 3,

Coding drillsProgrammers

완주하지 못한 선수

완주하지 못한 선수문제 설명수많은 마라톤 선수들이 마라톤에 참여하였습니다. 단 한 명의 선수를 제외하고는 모든 선수가 마라톤을 완주하였습니다. 마라톤에 참여한 선수들의 이름이 담긴 배열 participant와 완주한 선수들의 이름이 담긴 배열 completion이 주어질 때, 완주하지 못한 선수의 이름을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세

MathClassification

Clustering Methods

클러스터링 방법1. K-Means 클러스터링앞서 언급했던 5가지 클러스터링 방법 중 첫번째로 소개할 K-Means 클러스터링 알고리즘은 가장 단순하고 빠른 클러스터링 알고리즘 중 하나다. 이 클러스터링 방법에서는 아래 목적함수 값이 최소화될 때까지 클러스터의 중심(centroid) 위치와 각 데이터가 소속될 클러스터를 반복해서 찾는다. 목적함수 값을 ine

MathClassification

Clustering

클러스터링주어진 데이터 집합을 유사한 데이터들의 그룹으로 나누는 것을 클러스터링(clustering)이라고 하고, 이렇게 나누어진 유사한 데이터들의 그룹을 클러스터(cluster)라고 한다. 클러스터링은 분류 문제와 달리 특정한 독립변수와 종속변수의 구분도 없고 학습을 위한 목푯값(target value)도 필요로 하지 않는 비지도학습(unsupervise