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알고리즘7

머신러닝 알고리즘 가이드: 종류와 강점, 약점 분석 📊 머신러닝은 복잡한 데이터 패턴을 해석하고 예측 모델을 구축하는 데 강력한 도구입니다. 다양한 머신러닝 알고리즘은 서로 다른 유형의 데이터와 문제 상황에 맞게 설계되었습니다. 이러한 알고리즘은 고유한 작동 원리를 가지며, 각각의 장단점이 명확하게 구분됩니다. 본 글에서는 이러한 머신러닝 알고리즘들의 사용 사례, 기본 원리, 주요 강점 및 약점을 자세히 소개하고 비교함으로써, 독자들이 자신의 데이터 과학 프로젝트에 가장 적합한 알고리즘을 선택할 수 있도록 돕고자 합니다. 이를 통해, 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 인사이트를 추출하고 효과적인 결정을 내리는 데 필요한 기반을 마련할 수 있습니다.  선형 회귀 (Linear Regression) 📈사용 사례: 연속적인 값을 예측.작동 방식: 데이터에 가장 .. 2024. 12. 29.
[알고리즘] 보이어-무어 다수결 알고리즘 - Boyer-Moore Majority Vote Algorithm 안녕하세요, 오늘은 프로그래밍과 알고리즘의 흥미진진한 세계에서 매우 중요한 주제인 '보이어-무어 다수결 알고리즘'을 살펴보려고 합니다. 🧐 이 알고리즘은 코딩 인터뷰에서 자주 마주치는 다양한 문제들, 특히 배열에서 가장 많이 등장하는 요소를 찾는 문제를 효율적으로 해결하는 데 큰 도움을 줍니다. 🎓 🧐 Boyer-Moore Majority Vote Algorithm 이란? 이 알고리즘은 1981년 Robert S. Boyer와 J Strother Moore가 개발했어요. 목적: 주어진 배열에서 과반수를 차지하는 요소를 효율적으로 찾는 것입니다. 특징: 배열을 한 번만 순회하면서 과반수 요소를 찾아낼 수 있어요. 🔍 작동 원리 변수 설정: '후보 요소(candidate)'와 '카운터(count)' 두 가지.. 2023. 12. 29.
[Python] 🔑 파이썬 딕셔너리 마스터하기: 데이터 접근의 모든 것! 🚀 오늘 우리는 파이썬의 중심 기능 중 하나인 딕셔너리 데이터에 접근하는 다양한 방법들을 살펴볼 것입니다. 딕셔너리는 키와 값의 쌍으로 데이터를 저장하며, 이를 통해 데이터를 체계적으로 구조화하고 빠르게 접근할 수 있습니다. 지금부터 딕셔너리의 흥미로운 세계로 여행을 떠나볼 까요? 🌟🧳 0. 딕셔너리란 무엇인가? 딕셔너리(dictionary)는 파이썬에서 맵핑(mapping)을 다루는 자료형입니다. 🗺️ 각각의 요소가 키(key)와 값(value)의 쌍으로 구성되어 있죠. 🧩 키를 통해 빠르게 값을 찾아내는 '연관 배열'이라고도 할 수 있습니다. 🕵️‍♂️ 딕셔너리는 중괄호 {}를 사용하여 생성하며, 키는 불변(immutable) 타입이어야 하고, 값은 어떠한 타입(data type)이든 될 수 있습니다... 2023. 11. 19.
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