nums = [int(input()) for _ in range(9)] print(max(nums), nums.index(max(nums))+1, sep="\n") 이번 문제... 한줄씩 불러서 list에 어떻게 담을지가 제일 문제였다. split("\n") 얘는 아무런 효과가 없었고, splitlines() 또한 아무런 효과가 없었다. 그래서 반복문을 사용하려고 하였는데, 문제를 제대로 안읽은 나머지 9개의 자연수가 들어온 다는 것을 간과하고 있었다. 그리고 또 간과하고 있던 점, 몇번째에 위치하는지를 보여줘야 하는데 list 인덱스를 생각하고 출력하면 안된다!!! 이를 모르고 nums.index(max(nums))만 넣고 출력했다가 틀려버렸다. 문제는 똑바로 읽자! 그렇다면 오늘도 숏코드 뜯어보기 p..

i = input; i() num_list = list(map(int, i().split())) print(min(num_list), max(num_list)) 실화인가... 처음에 min이랑 max 순서 반대로 적어서 틀려버렸다. 앞에 풀었던 두문제보다 이 코드가 실행 시간이 좀 오래 걸려서 당황스러웠지만.. 쉽게 성공했다. 숏코드를 보고있는데 시간이 나보다 오래걸리지만 코드 길이가 더 짧은 코드들이 있었다. 내장함수를 사용해서 그런걸까? 그렇다면 가장 짧은 숏코드를 보자 print(min(s:=[*map(int,[*open(0)][1].split())]),max(s)) 또 open 함수가 사용되었다. 궁금한 점부터 정리를 해보자. 1. ":="는 무엇인가? 2. "s:="로 사용된 이유는 무엇인가? ..

i = input n, x = i().split() num_list = list(i().split()) for i in num_list: if int(x) > int(i): print(i, end=' ') 정수형으로 변환을 안해주니 10도 포함이 되었다. 그래서 if문에서 정수형으로 사용을 해주었는데... 아니 왜 10이 포함되는거지? 이해가 안된다. a = str(10) b = str(5) if b > a: print(b) else: print(a) 심지어 이렇게 테스트를 해보았다. 문자열로 넣으면 뭐가 달라지나 싶어서... 근데 결과가 이게 나옴... 뭘까? i = input n, x = i().split() num_list = list(i().split()) for i in num_list: if ..

n = int(input()) num_list = list(map(int, input().split())) v = int(input()) print(num_list.count(v)) 일단 나는 이렇게 풀긴 했는데, 숏코드를 구경하던 중 도대체 어떻게 이렇게 짜는걸지 궁금한 코드가 있었다. i=input;i();print(i().split().count(i())) 일단 내가 궁금했던 것을 정리해보자면 1. input에 괄호가 없으면 어떻게 되는가 2. i는 문자열인가 3. i()를 출력하면 무엇이 나오는가 4. 출력문에 써있는 코드는 왜 저렇게 생겼으며 어떠한 이유로 잘 돌아가는가 5. i()가 가능한 이유는 무엇인가 너무 궁금해져서 하나하나 서치를 해보기 시작했다. 1. input에 괄호가 없으면 어떻게..

평가 모델을 돌렸다면 얼마나 이 모델이 정확한지 파악할 수 있어야 한다. 어떤 모델을 사용하냐에 따라 성능평가지표가 달라진다. 평가가 가능한 것은 정답이 있는 학습 방식이다. Quiz1 정답이 있는 학습방식에서만 평가가 가능한 이유는 무엇일까? 머신러닝에서 성능평가지표를 이용해 평가할 수 있는 것은 supervised learning (지도학습)이다. 딥러닝 모델들 중 label(정답)이 존재하는 모델이라면 마찬가지로 성능평가지표를 이용해 모델의 성능을 파악할 수 있다. 성능평가지표 Classification 성능평가지표 Regression 성능평가지표 2. Regression 성능 평가지표 1 ) MAE 2 ) MSE 3 ) RMSE 4 ) MSLE, RMSLE 5 ) R^2 1) MAE Mean Ab..

평가 모델을 돌렸다면 얼마나 이 모델이 정확한지 파악할 수 있어야 한다. 어떤 모델을 사용하냐에 따라 성능평가지표가 달라진다. 평가가 가능한 것은 정답이 있는 학습 방식이다. Quiz1 정답이 있는 학습방식에서만 평가가 가능한 이유는 무엇일까? 머신러닝에서 성능평가지표를 이용해 평가할 수 있는 것은 supervised learning (지도학습)이다. 딥러닝 모델들 중 label(정답)이 존재하는 모델이라면 마찬가지로 성능평가지표를 이용해 모델의 성능을 파악할 수 있다. 성능평가지표 Classification 성능평가지표 Regression 성능평가지표 1. Classification 성능 평가지표 1 ) Accuracy 2 ) Confusion Matrix 3 ) Precision, Recall 4 )..

IDE부터 시작해서 이것저것 너무 많이 설치하다보니 PC가 문제생길 것 같아 포맷을 했다. 근데 0x80070022 이런 에러가 떠서 부팅디스크 다시 만들고 재시도 했는데 안된다. 서치해보니 부팅디스크 인식이 제대로 안되어서 그런거라고 한다. USB 포트를 다른걸로 옮겨주니 제대로 설치가 되었다. 어이없다. 포트가 무슨 문제가 있길래...

1. 개요 1) 앙상블이란? 여러개의 classifier를 생성하고 각 classifier가 예측한 값들을 결합함으로써 정확한 최종 예측 결과를 도출하는 기법 대부분의 정형데이터 분류 시 앙상블 모델들이 뛰어난 성능을 나타냄 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 등의 모델들이 있음 2) 학습 유형 투표를 통해 최종 예측 결과 결정 보팅 배깅 여러개의 분류기가 순차적으로 삭습 수행, 예측이 틀린 데이터에 대해서는 가중치 부여 부스팅 여러가지 다른 모델들의 예측 결과값을 학습 데이터로 만들고, 다른 모델(메타모델)에 이를 재학습시켜 결과를 예측 스태킹 이 외에도 다양한 유형이 있음 2. 앙상블 학습 유형 1) 보팅 일반적으로 서로 다른 알고리즘을 가진 classifier를 결합함 보팅 유형 하드보팅 다수결의 원..

1. cmd 창을 관리자 권한으로 열기 2. pycharm projects 폴더로 이동 3. git clone clone 뒤에는 레포 주소를 작성해준다 클론 해주면 아래와같이 연결된 레포가 만들어진다 끗

서론, 프로그래밍과 컴퓨터의 역사 컴퓨팅 장치의 존재는 오래되었으나 주로 천문학에 특화된 형태임 기원 전 100년 경 Antikythera mechanism : 세계 최초의 아날로그 컴퓨터로 천문 계산용 컴퓨터 1600년대 초 존 네이피어의 로그의 원리 설명 후 slide rule(계산자)가 발명됨 1800년경 Jacquard’s loom(자카르 직기) 오늘날의 컴퓨터와 가장 근접한 모습을 띔 조제프 마리 자카르가 발명 직사각형 모양의 카드에 여러줄의 구멍을 내어 직조 패턴 카드를 만듬 해당 카드의 구멍에 따라 다양한 형태의 패턴을 짜도록 프로그래밍 함 19세기 중반 찰스 배비지 항해술과 천문학에 관심이 많은 과학자 위치 계산을 기계적으로 처리하는 장치를 개발하는데 많은 시간 투자 완성은 못했지만 설계 ..