준비하는 대학생

https://www.codetree.ai/cote/16/problems/the-sum-of-the-elements-is-0?&utm_source=clipboard&utm_medium=text 코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석 국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요. www.codetree.ai 문제 분석: 이 문제는 네 개의 수열 A, B, C, D에서 각 수열에서 한 원소씩 선택하여 합한 값이 0이 되는 조합의 수를 찾는 문제입니다. 일반적으로 모든 조합을 시도하여 문제를 해결한다면, 시간 복잡도는 O(n^4)이 되어 n=5000의 최대 크기에서는 시간 내에 해결이 어렵습니다. 따라서 효율적인 방법을 ..

클로저는 Python에서 고차원 함수와 함께 사용되는 강력한 기능입니다. 이 포스트에서는 클로저의 개념을 이해하고, 실제 예제를 통해 클로저를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 1. 클로저의 작동 원리 이해하기 클로저는 중첩 함수에서 내부 함수가 외부 함수의 변수를 참조하는 구조입니다. 클로저의 핵심은 내부 함수가 외부 함수의 변수를 기억한다는 점입니다. 이러한 기억은 Python의 변수 스코프 및 생명 주기 관리와 관련이 있습니다. 1.1. 변수 스코프 및 생명 주기 Python에서 변수는 해당 변수가 정의된 함수의 지역 스코프(Local Scope)에서만 유효합니다. 일반적으로 함수가 종료되면 해당 스코프에 정의된 모든 변수는 메모리에서 제거됩니다. 그러나 클로저를 사용하면 내부 함수가 외부 ..

KNN(K-Nearest Neighbors) 이란? KNN 알고리즘은 이름에서도 알 수 있듯이 가장 가까운 이웃을 찾아 분류하는 방법입니다. KNN은 새로운 데이터 포인트를 가장 가까운 'K개'의 이웃에 따라 분류하는데, 이웃의 범주 중 가장 많은 수를 가진 범주로 새로운 데이터 포인트를 분류합니다. KNN 알고리즘의 주요 단계는 다음과 같습니다. K값 설정 데이터 포인트 간 거리 측정 새로운 데이터 포인트와 가장 가까운 K개의 이웃 찾기 다수결로 새로운 데이터 포인트의 클래스 결정 Python을 사용한 KNN 분류 먼저 필요한 라이브러리를 설치하고 가져옵니다. !pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn import numpy as np import pand..

파이썬에서 "enumerate" 함수는 매우 유용한 내장 함수 중 하나입니다. 이 함수는 반복 가능한 객체를 인자로 받아서 해당 객체의 요소들을 순회하면서, 각 요소의 인덱스와 값을 순서쌍으로 반환합니다. 이러한 기능을 통해 코드 작성의 편의성과 가독성을 높일 수 있습니다. 사용법 "enumerate" 함수는 다음과 같은 문법으로 사용됩니다. enumerate(iterable, start=0) iterable: 반복 가능한(iterable) 객체, 예를 들면 리스트(list), 튜플(tuple), 문자열(str), 딕셔너리(dictionary) 등이 있습니다. start: 인덱스의 시작값을 설정합니다. 기본값은 0입니다. 예제 이제 "enumerate" 함수를 사용한 예제를 살펴보겠습니다. 다음과 같은 ..

미디어파이프(MediaPipe)는 구글이 개발한 오픈 소스 프레임워크로, 머신러닝 및 영상 처리 기술을 실시간으로 사용할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 미디어파이프의 주요 기능과 이를 활용한 영상 처리 애플리케이션을 소개합니다. 미디어파이프란? 미디어파이프는 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있는 프레임워크로, 컴퓨터 비전, 머신러닝, 그래픽, 데이터 처리 등의 기능을 제공합니다. 간편한 API를 통해 빠르게 프로토타입을 개발하고, 고성능 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 주요 기능: 실시간 영상 처리 머신러닝 모델 통합 다양한 플랫폼 지원(Android, iOS, Web, Desktop) 미디어파이프를 활용한 영상 처리 애플리케이션 1. 포즈 추정(Pose Estimation) 미디어파이프의 'Pose..

PCA(주성분 분석) 개요 PCA는 다변량 데이터의 차원을 축소하면서 정보 손실을 최소화하는 방법으로, 데이터의 분산을 최대한 보존하는 새로운 축(주성분)을 찾아 원래 데이터를 이 주성분에 투영함으로써 차원을 축소합니다. 이를 통해 데이터의 중요한 정보를 유지하면서 차원을 줄이고, 시각화 및 기계 학습 알고리즘의 성능을 향상할 수 있습니다. PCA의 과정은 다음과 같습니다. 데이터 전처리: 데이터를 표준화(평균 0, 표준편차 1)하거나 정규화(최소값 0, 최댓값 1)하여 스케일을 조정합니다. 공분산 행렬 계산: 데이터의 공분산 행렬을 계산합니다. 공분산 행렬은 변수 간의 선형 관계를 나타내며, 이를 통해 데이터의 분포와 구조를 파악할 수 있습니다. 고윳값 및 고유벡터 계산: 공분산 행렬의 고윳값과 고유벡..

DataFrame에서 데이터 선택하기 DataFrame에서 데이터를 선택하는 방법은 다양합니다. 예를 들어, [] 연산자를 사용하여 열(column)을 선택할 수 있으며, loc 메소드와 iloc 메소드를 사용하여 행(row)과 열(column)을 선택할 수 있습니다. # DataFrame에서 데이터 선택하기 import pandas as pd data = {'Name': ['John', 'Kim', 'Emma', 'Andrew'], 'Age': [28, 25, 27, 31], 'Country': ['USA', 'Korea', 'UK', 'Australia']} df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four']) print(df['Name'])..

hist 함수 hist 함수는 Matplotlib에서 가장 기본적인 히스토그램 그래프를 그리는 함수입니다. 히스토그램은 데이터의 분포를 그래프로 나타낸 것으로, 데이터가 어떤 범위에 속하는지를 빈도 수로 표현합니다. hist 함수는 다음과 같은 파라미터를 사용할 수 있습니다. x: 히스토그램을 그릴 데이터 bins: 히스토그램을 그릴 때 구간(bin)의 개수 range: 히스토그램을 그릴 데이터의 범위 density: 히스토그램의 y축 값을 빈도 수 대신 확률 밀도로 표시할지 여부 cumulative: 누적 히스토그램을 그릴지 여부 color: 히스토그램의 색상 alpha: 히스토그램의 투명도(0~1) edgecolor: 히스토그램 막대기의 테두리 색상 linewidth: 히스토그램 막대기의 테두리 선의..