KPU CE

문제 https://www.acmicpc.net/problem/14889 14889번: 스타트와 링크 예제 2의 경우에 (1, 3, 6), (2, 4, 5)로 팀을 나누면 되고, 예제 3의 경우에는 (1, 2, 4, 5), (3, 6, 7, 8)로 팀을 나누면 된다. www.acmicpc.net 알고리즘 풀이 1. 이차원 배열에 값을 입력받는다. 2. ck라는 boolean배열을 하나 만들어서 숫자를 뽑는 것을 체크한다. 3. 전체탐색을 해주면서 카운트를 1씩 올려준다. 4. 만약 카운트가 N의 절반이되면 팀이 반반으로 나뉜것이기 때문에 능력치를 비교해준다. 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454..

교차 검증 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 # K폴드 교차 검증 # K개의 데이터 폴드 세트를 만들어서 K번만큼 각 폴드 세트에 학습과 검증을 반복적으로 수행하는 방법 # 쉽게 말해서 5개의 데이터(1,2,3,4,5)가 한세트라고 할때 K가 5이면 1 2 3 4 5로 데이터 세트를 5개로 나눈 다음에 1 2 3 4 학습 5 검증 -> 1 2 3 5 학습 4 검증 -> ... 이렇게 5번에 학습을 해서 나온 값들을 평균을 내는 것이 K폴드 교차 검증이다. # Stratified K 폴드 # 불균형한 분포도를 가진 레이블 데이터 집합을 위한 K 폴드 방식이다. # 작은 비율로 레이블 값이 있다면 K 폴드로 랜덤하게 학습 및 테스트 세트의 인덱스를 고르더라..

데이터 수집 www.kaggle.com/mirichoi0218/insurance Medical Cost Personal Datasets Insurance Forecast by using Linear Regression www.kaggle.com import pandas as pd data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/insurance.csv') data.head() 데이터를 불러온다. temp = [] smk = [] for i in range(len(data)): if data.iloc[i]['sex'] == 'female': temp.append(1) elif data.iloc[i]['sex'] == 'male': temp.append(0) if data.ilo..

우리가 흔히 알고있는 XOR문제를 Deep learning으로 훈련시켜 보겠다. import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 데이터 생성 x_XOR = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]) y_XOR = np.array([0,1,1,0]) # 모델생성 model = Sequential() model.add(Dense(2,input_shape = (4,2),activation = 'relu')) model.add(Dense(6)) model.add(Dense(1,activation = 'sigmoid')) #출력층만 sigmoid 설정해줌 # 손실함수 최적화 함수 설정..

Classfication소개 Classification 알고리즘이란 테이터를 학습하여 얻은 결과를 분류하여 나타내는 알고리즘이다. 오늘 소개할 Classification은 Logistic Regression이다 Logistic Regession이란 Training Data 특성과 분포를 나타내는 최적의 직선을 찾고(Linear Regression) 그 직선을 기준으로 위(1) 또는 아래(0)등으로 분류해주는 알고리즘이다. Logistic Regression은 sigmoid function을 사용하고 sigmoid function은 쉽게 말해 x의 값에 어떤 값이 들어와도 0~1사이의 값으로 수렴하는 값을 가지는 함수이다. Classfication 검증 검증 단계에서는 sklearn.metrics impo..