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깃허브 : https://github.com/miiingo/codility Task description 원본 사이트 : app.codility.com/programmers/lessons/7-stacks_and_queues/fish/ Fish coding task - Learn to Code - Codility N voracious fish are moving along a river. Calculate how many fish are alive. app.codility.com - N 개의 정수로 구성된 두 개의 비어있지 않은 배열 A와 B가 제공 - 배열 A와 B는 강의 흐름을 따라 상류->하류로 정렬된 강에 존재하는 N 개의 물고기를 나타냄 - 배열 A는 물고기의 크기를 나타냄 - 배열 B는 물고기의..

깃허브 : https://github.com/miiingo/codility Task description 원본 사이트 : app.codility.com/programmers/lessons/7-stacks_and_queues/brackets/ Brackets coding task - Learn to Code - Codility Determine whether a given string of parentheses (multiple types) is properly nested. app.codility.com - N 개의 문자로 구성된 문자열 S가 주어짐 - 문자열 S는 "(", "{", "[", "]", "}" 또는 ")"의 문자로만 구성됨 - 괄호 식이 올바르면 1을, 아니면 0을 return - N은 [..

깃허브 : https://github.com/miiingo/codility Task description 원본 사이트 : app.codility.com/programmers/lessons/6-sorting/triangle/ Triangle coding task - Learn to Code - Codility Determine whether a triangle can be built from a given set of edges. app.codility.com - N 개의 정수로 구성된 배열 A 제공 - 0 ≤ P A[Q]. - 주어진 배열 A에 삼각형이 되는 삼중항이 있으면 1을, 그렇지 않으면 0을 return - 가장 효율적인 알고리즘 작성 - N은 [0..100,000] 범위 내의 정수 - 배열 A..

깃허브 : https://github.com/miiingo/codility Task description 원본 사이트 : app.codility.com/programmers/lessons/6-sorting/number_of_disc_intersections/ NumberOfDiscIntersections coding task - Learn to Code - Codility Compute the number of intersections in a sequence of discs. app.codility.com - 평면에 N 개의 디스크를 그림 - 디스크는 0에서 N-1까지 번호가 매겨짐 - 디스크의 반경을 지정하는 N 개의 음이 아닌 정수의 배열 A가 제공됨 - J 번째 디스크는 중심이 (J, 0)이고 반..

깃허브 : https://github.com/miiingo/codility Task description 원본 사이트 : app.codility.com/programmers/lessons/6-sorting/max_product_of_three/ MaxProductOfThree coding task - Learn to Code - Codility Maximize A[P] * A[Q] * A[R] for any triplet (P, Q, R). app.codility.com - N 개의 정수로 구성된 비어있지 않은 배열 A가 제공 - 삼중항 (P, Q, R)의 곱은 A[P] * A[Q] * A[R] (0 ≤ P 음수만 있을 경우에는 가장 작은 음의 정수 3 개를 곱하는 게 가장 큰 결과가 나옴 CASE 3:..

Array.sort() sort() 메서드는 배열의 요소를 적절한 위치에 정렬한 후, 그 배열을 반환한다. 기본 정렬 순서는 문자열의 유니코드 코드 포인트를 따른다. 기본 설명 arr.sort([compareFunction]) 매개변수 compareFunction(Optional) : 정렬 순서를 정의하는 함수. 생략하면 문자열의 유니코드 값에 따라 정렬. compareFunction(a, b) 0 : b를 a보다 낮은 인덱스로 정렬. (b가 먼저 나옴) 반환 값 정렬한 배열. 원 배..

Set 객체 Set 객체는 ES6에서 등장한 중복을 제거한 값들의 집합이다. Set 객체 선언 //new Set([iterable]); let mySet = new Set(); Set 객체 사용 특정 요소 추가: add Set 객체에 주어진 값을 갖는 새로운 요소를 추가 //Set.add(value) mySet.add(1);// Set { 1 } mySet.add(5);// Set { 1, 5 } mySet.add('hi');// Set { 1, 5, 'hi' } 특정 요소 확인: has Set 객체에 주어진 값을 갖는 요소가 있는지 확인 (boolean) // Set { 1, 5, 'hi' } //Set.has(value) mySet.has(1);// true mySet.has(3);// false m..

깃허브 : https://github.com/miiingo/codility Task description 원본 사이트 : app.codility.com/programmers/lessons/6-sorting/distinct/ Distinct coding task - Learn to Code - Codility Compute number of distinct values in an array. app.codility.com - N 개의 정수로 구성된 배열 A - 배열 A에 포함된 고유한 값의 개수를 return - 가장 효율적인 알고리즘 작성 - N은 [0..100,000] 범위 내의 정수 - 배열 A의 각 요소는 [-1,000,000..1,000,000] 범위의 정수 Solution CASE 1: Set ..

깃허브 : https://github.com/miiingo/codility Task description 원본 사이트 : app.codility.com/programmers/lessons/5-prefix_sums/passing_cars/ PassingCars coding task - Learn to Code - Codility Count the number of passing cars on the road. app.codility.com - N 개의 비어있지 않은 배열 A 제공 - 배열 A의 연속적인 요소는 도로의 연속된 자동차를 나타냄 - 배열 A에는 0 또는 1만 포함됨 0은 동쪽으로 여행하는 자동차 1은 서쪽으로 여행하는 자동차 - 목표는 지나가는 자동차를 세는 것 - P가 동쪽으로 여행하고 Q가 ..

Chapter 11. 예측 모델 만들기 실습(2) - 머신러닝을 이용한 선형 회귀 모델 머신러닝 코드 및 결과 해석 설명 머신러닝 코드 실행 결과? - 기울기 - Y절편 전통적 회귀와 비교하는 것이 포인트 # 기계학습용 라이브러리인 텐서플로를 임포트 합니다. # 학습도구 : 예제 데이터 -> 데이터 지정. 기울기=1, Y절편=0 # parameter : 기울기(slope)와 Y절편(intercept) -> 전통적인 회귀와 달라지는 지점 (여기부터!) -> 기울기와 Y절편에 랜덤 값을 지정 # 플레이스 홀더 선언. 지금은 뭔지 몰라도 됩니다 # 어떤 모델 만들겁니까? 네 단순선형회귀니까 1차방정식 -> 학습 목적 설정 # 학습을 진행하려면 내가 현재까지 얼마나 틀리고 있는지 알아야 합니다. # 그 틀린정도..

Chapter 10. 예측 모델 만들기 실습(1) - 전통적 방식의 선형 회귀 모델 실습 준비 - 크롬 브라우저 사용 - 구글 로그인 필요 (안그럼 중간에 오류 발생) - "파일 > 드라이브에 사본 저장" -> 자신의 구글 드라이브에 저장됨 전통적인 선형회귀 코드 선형회귀 : 최소제곱법(LMS) 이용 단순선형회귀 코드를 실행하면 어떤 결과가 나올까? -> 기울기와 Y절편 실습 내용 #import libraries : 라이브러리 추가 #샘플데이터, 결과는 뭘로 예상됩니까? : 데이터 지정. A, B의 상관 = 1 Y = X #선형회귀 결과 : 선형회귀 실행 linregress = Linear-regression #시각화 : 그래프를 그리고 출력 결과 확인 - LinregressResult : 선형회귀 결과..

Chapter 9. 아, 이제야 이해할 수 있다 - 회귀분석 vs. 머신러닝 전통적 회귀 방식 X = [1, 2, 3, 4, 5] Y = [1, 2, 3, 4, 5] X로 Y를 예측하는 모델 -> 단순선형회귀 => Y = X 변화 패턴에 기반해서 최적의 방정식을 찾는 것 Y = AX + B 최적의 Parameter(A, B) 값을 찾는 것 MSE를 최소화하는 LMS(최소제곱법) 데이터가 각각 백만 개라면? 오차 제곱 평균(MSE)을 다 구해서 비교 (백만 개 전부..) -> 너무 불편! 불가능! Y = AX + B - A = r·Sy/Sx - B = Y바 - A·X바 - r : 상관계수 - x : 표준편차 - X바, Y바 : 평균 => 이 공식을 이용하면 노가다 하지 않아도 공식으로 Parameter 구..

Chapter 8. 예측을 해보자(3) - 회귀의 종류 Simple vs. Multiple regression 온도로 아이스크림 판매량 예측하기 - 온도(X, Input) - 아이스크림 판매량(Y, Output) - Y = AX + B 온도(X₁), 습도(X₂)로 아이스크림 판매량(Y) 예측 - 온도(X₁, Input₁) - 습도(X₂, Input₂) - 아이스크림 판매량(Y, Output) - Y = AX₁ + BX₂ + C - A, B, C 모두에 대한 최적의 값을 찾아야 함 Input 변수 1개 : 단순회귀(Simple regression) Input 변수 2개 이상 : 다중(중다)회귀(Multiple regression) 예측값에 영향을 미치는 변수들이 엄청 많을텐데 그 변수 다 집어넣으면 더 좋..

깃허브 : https://github.com/miiingo/codility Task description 원본 사이트 : https://app.codility.com/programmers/lessons/4-counting_elements/perm_check/ PermCheck coding task - Learn to Code - Codility Check whether array A is a permutation. app.codility.com - N 개의 정수로 구성된 비어있지 않은 배열 A 제공 - 순열(permutation) : 1에서 N까지의 각 요소를 한 번만 포함 - 배열 A가 순열(permutation)인지 확인 - 배열 A가 순열(permutation)이면 1을, 그렇지 않으면 0을 ret..

Chapter 7. 예측을 해보자(2) - 최적의 선을 찾는 방법, 최소제곱법 Model과 Parameter 회귀의 목적 : 데이터간의 관계성을 가장 잘 설명하는 방정식 찾기 회귀분석 = Data-fitting = Modeling Model : 원하는 목표 방정식 (Y = AX + B) 매개변수(Parameter) : Model을 구하기 위해 반드시 필요한 변수 (기울기와 절편) 최소 제곱법 (LMS) 최적의 Parameter를 정확히 어떻게 구할까? x가 1인 경우 - 실제값 (1, 6) - 예측값 (1, 5) 오차 = 실제값 - 예측값 = 1 오차의 평균이 가장 작은 선 = 최적의 방정식 오차의 방향성 (+, -) 존재 오차의 부호를 없애려면? 절대값 or 제곱 최적의 Model #1 (실제값 - 예..