Rebro의 코딩 일기장

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  후기 2022 서강대학교 청정수컵💧 출제 후기 (짧) 어제 본 대회, 오늘 Open Contest가 종료되면서 대회가 완전히 끝났다. 지금까지 문제 출제를 제외하곤 PS와 관련된 할 수 있는 것은 다 해본 것 같은데, 운 좋게 출제의 기회까지 얻어서 마지막 퍼즐까지 맞춰졌다. 평소에 새로운 문제를 생각하거나 문제를 풀면서 새로운 아이디어를 떠올리는 스타일이 아니라 출제는 못할 것 같다고 생각해왔는데, 마침 쉬운 난이도의 대회를 학회 내에서 개최한다는 소식을 듣고 머뭇거리다..

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  후기 2022 SUAPC Winter 대회 참가 후기 2022 신촌지역 대학생 프로그래밍 대회 동아리 연합 겨울 대회인 2022 SUAPC Winter에 지난 대회 팀원(whitehorse, 9114jin) 그대로 '5시간 집중하기 힘든 나이'의 팀명으로 참가하였다. 문제 : https://www.acmicpc.net/category/detail/3032 해설 : https://upload.acmicpc.net/3542c671-875e-4711-8779-a2d86c6f6d43/ 매 대회마다 항상 후기를 써왔지만, 이번 대회는 후기를 쓰지 않으려고 했다. 나도 물론이고 팀원들도 모두..

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  후기 2021 카카오 추천팀 겨울 인턴 합격 후기 2021 카카오 추천팀 겨울 인턴(개발)에 합격했다. 여러 후기나 주변 분들에게 도움을 많이 받았기 때문에 나도 후기를 써보려고 한다. 아직 입사를 하진 않았기 때문에 내부 업무에 대해선 나 또한 아직 모르고, 또 코테 문제 등 자세한 내용은 언급할 수 없기 때문에 내용이 다소 짧을 수도 있다.  (많은 도움을 주신 zinc님, raararaara님 감사드립니다.... orz) 1. 인턴 지원 우선 이번 인턴십은 지원 공고가 예전보다 꽤 늦..

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  낙서장 블로그 누적 조회수 10만 돌파 :) [2019. 01. 12.] 블로그 개설 [2021. 03. 12.] 조회수 30,000 돌파 [2021. 05. 15.] 조회수 40,000 돌파 [2021. 08. 02.] 조회수 60,000 돌파 [2021. 11. 11.] 조회수 100,000 돌파 원래 블로그 글은 제 공부 기록용이기 때문에 항상 반말로 써왔지만, 이 글은 감사의 의미로 존댓말로 작성하겠습니다. 블로그를 처음 만든 지 약 2년 10개월 만에 드디어 10만 조회수를 달성했습니다...! 거의 3년에 가까운 시간이지만 사실 조..

• 머신러닝 [머신러닝] 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) [목차] 1. 다중 선형 회귀 2. 다중 선형 회귀 실습 1. 다중 선형 회귀 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)는 여러 개의 독립 변수와 하나의 종속 변수의 선형 관계를 모델링하는 것이다. 독립 변수들을 $x_i$라고 하고, 종속 변수를 $y$라고 하면 다중 선형 회귀 식은 다음과 같다. $y = W_1x_1 + W_2x_2 + ... + W_nx_n + b$ 다중 선형 회귀를 사용할 땐 다음과 같은 가정들이 필요하다. 1. 각각의 독립 변수는..

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  머신러닝 [머신러닝] 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression) [목차] 1. 선형 회귀 2. 단순 선형 회귀 실습 1. 선형 회귀(Linear Regression) 선형 회귀(Linear Regression)는 널리 사용되는 대표적인 회귀 알고리즘이다. 선형 회귀는 종속 변수 y와 하나 이상의 독립 변수 x와의 선형 상관관계를 모델링하는 기법이다. 만약 독립 변수 x가 1개라면 단순 선형 회귀라고 하고, 2개 이상이면 다중 선형 회귀라고 한다. 1) 단순 선형 회귀 (Simple Linear Regression) 단순 선형 회귀는 $y = Wx..

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  머신러닝 [머신러닝] K-최근접 이웃 회귀 (K-NN Regression) 개념 및 실습 [목차] 1. K-NN Regression 2. KNeighborsRegressor Class 3. K-NN Regression 실습 4. 과대적합 vs 과소적합 5. K-NN Regression의 한계 1. K-NN Regression 이전에는 생선이 도미에 속하는지 빙어에 속하는지 '분류'하는 문제를 다루었다. (https://rebro.kr/183) 다른 문제로 생선의 크기나 길이를 보고 생선의 무게를 예측하는 문제도 다룰 수 있다. 이처럼 클래스 중 하나로 분류하는 것이 아니라 임의의 어떤 '숫자'를 예..

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  머신러닝 [머신러닝] K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘 및 실습 [목차] 1. K-NN 알고리즘이란? 2. K-NN 알고리즘 실습 3. K-NN 알고리즘 실습 (훈련 셋과 데이터 셋 분리) 4. K-NN 알고리즘의 주의점 1. K-NN 알고리즘이란? K-최근접 이웃(K-NN, K-Nearest Neighbor) 알고리즘은 가장 간단한 머신러닝 알고리즘으로, 분류(Classification) 알고리즘이다. 비슷한 특성을 가진 데이터는 비슷한 범주에 속하는 경향이 있다는 가정하에 사용한다. 예를 들어 위와 같이 데이터가 주어져 있을 때,..