AI Math : 통계학 맛보기 모수 통계적 모델링이란 가정을 통해 확률분포를 추정하는 것이 목표이다. 하지만 유한한 data로 모집단의 분포를 알아내는 것은 어렵기 때문에 “근사적”추정을 하는데 이때 방법으로는 2가지 방법이 있다. parametric : 선험적으로 분포를 가정하고 모수를 추정한다. no...

AI Math : 확률론 맛보기 Introduction 딥러닝은 확률론 기반의 기계학습 이론 회귀분석 : $L_{2}$-norm은 예측오차의 분산을 최소화하는 방향 분류문제 : Cross Entropy는 모델의 불확실성을 최소화하는 방향 용어정의 1. 데이터 공간 데이터 $(\mathbf{x}, y) \sim D$ ...

AI Math : 경사하강법 (매운맛) Introduction 선형모델은 무어-펜로즈를 사용해서 계산이 가능하지만 Gradient Descent로 계산을 많이 함 목적식 : $|| \mathbf{y} - \mathbf{X}\beta||_{2}$ $\Rightarrow$ 목적식을 최소화하는 $\beta$를 찾는 것이 ...

AI Math : 경사하강법 (순한맛) 미분 (Differentiation) [f’(x) = \lim_{h \rightarrow 0}\frac{f(x+h) - f(x)}{h}] 변수의 움직임에 따른 함숫값의 변화를 측정한다. ($x$, $f(x)$)에서의 접선의 기울기 최적화에 사용되는 연산 sympy 모듈을 활용하면 미분...

AI Math : Matrix Matrix [\begin{aligned} \mathbf{X} = \begin{bmatrix} \mathbf{x}1 \mathbf{x}_2 \mathbf{x}_3 \vdots \mathbf{x}_n \end{bmatrix} ...

Python : Numpy 행렬의 표현 [\begin{aligned} \begin{aligned} 2x_{1} + 2x_{2} + x_{3} = 9 2x_{1} - x_{2} + 2x_{3} = 6 x_{1} - x{2} + 2x_{3} = 5 \end{aligned} \rig...

카카오 블라인드 2021 - 신규 아이디 추천 Kakao Blind Recruit 2021 - 신규 아이디 추천 문제 Comment 카카오 블라인드 코딩 테스트의 요즘 트렌드는 “구현”입니다. 매년 인턴십, 블라인드 코테에 이런식으 조건을 부여하고 구현하는 문제들이 꼭 1문제씩은 출제합니다. 이런 문제를 접근할 때는 문제상에 구현...

https://www.acmicpc.net/problem/7576 음식물이 땅에 놓여져 있으니까 그걸 피해가야합니다. 가장 큰 음식물은 뭘까요??? 찾아봅시다. 문제 핵심 IDEA 쉬운 문제입니다. 핵심 아이디어는 DFS입니다. 가장 큰 음식물 덩어리를 찾기만 하면 되는 거죠. 연결된 곳을 통해서 잘 탐색을 해주면 됩니다. ...

https://www.acmicpc.net/problem/15780 간단히 요약하면 멀티탭을 사용할 때 1개의 멀티탭에는 연달아서 끼우면 안됩니다. 이러한 조건에 맞춰서 과연 주어진 학생수와 주어진 멀티탭으로 모두의 멀티탭 사용을 만족시킬 수 있을까요? 문제 핵심 IDEA 문제에 규칙이 뚜렷하게 보이는 문제입니다. 멀티탭이 남는 지 ...

AI Math : Vector Vector [\begin{aligned} \mathbf{X} = \begin{bmatrix} 1 7 2 \end{bmatrix} \quad\quad\quad \mathbf{X}&^\intercal = \begin{bmatrix} 1 & 7...