취업준비

정규화를 왜 해야할까요? 정규화의 방법은 무엇이 있나요?1 1. 정규화(Normalization)를 하는 이유? 머신러닝 알고리즘은 데이터가 가진 feature(특징)을 비교해서 데이터의 패턴을 찾는다. 이때, 모델이 받아들이는 데이터의 단위가 불균형하다면, 모델이 데이터를 이상하게 해석할 수 있다. 데이터가 적당한 범위(-1에서 1사이)에 있어야 모델의 정확도가 높아진다. 따라서 모든 데이터가 같은 정도의 scale(중요도)로 반영되도록 해주는 것이 정규화의 목표이다. 즉, 머신러닝 모델에 사용되는 데이터를 균일하게 만드는 것이다. 2. 정규화 방법 최소-최대 정규화 (Min-Max Normalization) : 모든 feature에 대해 각각의 '최소값은 0', '최대값은 1', '나머지값은 0과 1..

누적 분포 함수와 확률 밀도 함수는 무엇일까요? 수식과 함께 표현해주세요 누적분포함수와 확률밀도 함수는 '확률 변수'의 분포인 '확률 분포'를 수학적으로 정의하기 위한 수식이다. 1. 확률변수(Random Variable) - 정의역을 표본공간으로 갖고, 치역을 실수값으로 갖는 함수 => 확률 값을 가지는 변수 2. 확률 분포(Probability Distribution) - 정의역을 확률변수로 하고, 치역을 확률로 갖는 함수 => 확률이 흩어져 있는 것을 확률분포라고 함. 3. 누적분포함수(Cumulatice Distribution Function; CDF) - 연속형 분포의 주어진 확률 변수가 특정 값보다 작거나 같은 확률을 나타내는 함수 4. 확률밀도함수(=연속확률분포, Probability Dde..

오늘부로 취준을 준비한지 한 달이 되는 것 같다. 3월부터 모든 것을 처음으로 시작했다. 자소서를 여기저기 다 넣어보고 이제 슬슬 서류 결과가 나오고 있다. 반은 붙고, 반은 떨어지는 것 같다. 붙은 기업에서 코테를 진행하는데, 코테 준비를 안했다보니 자신감이 떨어져 있는 상태다. 당장 이번주 토요일에 LG CNS 코테를 보는데, 자신감이 없다. 떨어질것같아서 하반기 취준을 해야하나 지금 고민이다. 지금 당장 내가 할 일을 하면 되는데, 잘 안된다. 손에 아무것도 잡히지 않는다. 해야 할 건 아는데... 준비 안 한 코테때문에 상반기 취준이 망할 것 같다는 두려움이 밀려온다.

1. 정렬 : 이름, 학번, 학점 등의 키를 항목값의 대소 관계에 따라 데이터 집합을 일정한 순서로 바꾸어 늘어놓는 작업 2. 버블 정렬 : 이웃한 두 원소의 대소 관계를 비교해 필요에 따라 교환을 반복하는 알고리즘, 단순교환정렬이라고도 함. 3. 단순 선택 정렬 : 가장 작은 원소부터 선택해 알맞은 위치로 옮기는 작업을 반복하며 정렬 4. 단순 삽입 정렬 : 주목한 원소보다 더 앞쪽에서 알맞은 위치로 삽입하며 정렬 5. 퀵 정렬 : 가장 빠른 정렬 6. 병합 정렬 : 배열을 앞부분과 뒷부분의 두 그룹으로 나누어 각각 정렬한 후 병합하는 작업을 반복 7. 힙 정렬 : 힙에서 최댓값은 루트에 위치한다는 특징을 이용하여 정렬

- 너비우선검색 : 낮은 레벨부터 왼쪽에서 오른쪽으로 검색하고, 한 레벨에서 검색을 마치면 다음 레벨로 내려가는 방법. 폭우선검색, 가로검색, 수평검색이라고도 한다. - 깊이우선검색 : 리프에 도달할 때까지 아래쪽으로 내려가면서 검색하는 것을 우선으로 하는 방법. 세로검색, 수직검색이라고도 한다. - 전위 순회 : 노드방문 -> 왼쪽자식 -> 오른쪽자식 - 중위 순회 : 왼쪽자식 -> 노드방문 -> 오른쪽자식 - 후위 순회 : 왼쪽자식 -> 오른쪽 자식 -> 노드방문

- 문자열 검색 : 어떤 문자열 안에 다른 문자열이 포함되어 있는지 검사하고, 만약 포함되어 있다면ㅇ ㅓ디에 위치하는지 찾아내는 것. 1. 브루트 포스법 : 선형 검색을 단순하게 확장한 알고리즘 -> 효율 안좋음. #브루트 포스법으로 문자열 검색 >>> def bf_match(txt: str, pat: str) -> int: pt=0 pp=0 while pt != len(txt) and pp != len(pat): if txt[pt] == pat[pp]: pt += 1 pp +=1 else: pt = pt-pp +1 pp=0 return pt - pp if pp == len(pat) else-1 if __name__ == '__main__': s1 = input('텍스트 입력:') s2 = input('..

#양의 정수n의 팩토리얼 구하기 >>> def factorial(n:int) -> int: if n>0: return n*factorial(n-1) else: return 1 >>> if __name__ == '__main__': n=int(input('출력할 팩토리얼값 입력해라:')) print(f'{n}의 팩토리얼은 {factorial(n)}입니다') 출력할 팩토리얼값 입력해라:23 23의 팩토리얼은 25852016738884976640000입니다 [Do it! 자료구조, 알고리즘 Python] #하노이의 탑 구현하기 >>> def move(no:int, x:int, y:int) -> None: if no>1: move(no-1, x, 6-x-y) print(f'원반[{no}]fmf {x}기둥에서 {..

#원하는 개수(N)만큼 값을 입력받아 마지막 N개를 저장 >>> n= int(input('정수를 몇개 저장할까?:')) 정수를 몇개 저장할까?:10 >>> a=[None]*n >>> cnt=0 >>> while True: a[cnt%n]=int(input((f'{cnt+1}번째 정수 입력:'))) cnt+=1 retry = input(f'계속할까?:(y...yes / n...no):') if retry in{'N','n'}: break 1번째 정수 입력:15 계속할까?:(y...yes / n...no):y 2번째 정수 입력:58 계속할까?:(y...yes / n...no):y 3번째 정수 입력:3 계속할까?:(y...yes / n...no):y 4번째 정수 입력:7 계속할까?:(y...yes / n.....