(23.03.13) algorithms S. Dasgupta, C. H. Papadimitriou, and U. V. Vazirani (2008) 책 읽고 정리하기 http://algorithmics.lsi.upc.edu/docs/Dasgupta-Papadimitriou-Vazirani.pdf 정리한 내용 3.1 why graphs? 3.2 Depth-fist search in undirected graphs 3.3 Depth-first search in directed graphs Depth-first search in undirected graphs예시 풀이 과정 Depth-first search in directed graphs 예시 풀이 과정

(23.03.10) algorithms S. Dasgupta, C. H. Papadimitriou, and U. V. Vazirani (2008) 책 읽고 정리하기 http://algorithmics.lsi.upc.edu/docs/Dasgupta-Papadimitriou-Vazirani.pdf 정리한 내용 2.4 medians (+ quick sort) Medians quick sort quick sort python code def quick_sort(input, start, end): if start >= end: return input pivot = start left = start+1 right = end while left right: input[right], input[pivot] = inpu..

(23.03.07) algorithms S. Dasgupta, C. H. Papadimitriou, and U. V. Vazirani (2008) 책 읽고 정리하기 http://algorithmics.lsi.upc.edu/docs/Dasgupta-Papadimitriou-Vazirani.pdf 정리한 내용 2.1 multiplication 2.2 recurrence relations 2.3 merge sort Divide-and-Conquer algorithms divide: 문제를 sub-problem 으로 쪼갠다. conquer: cub-problem을 recuresively 하게 해결한다. combine: sub-problems의 solutions를 combine 한다. (+ 예전에 수업들으면서 정..

내가 정리한 노션 링크 공유 1. 회복과 병행제어 - 트랜잭션, 병행제어에 관한 내용 https://mirror-dragonfly-2a2.notion.site/08_-5c4adcba41cd4be59a3187aacfdf9f04 08_회복과 병행제어 정규화는 함수 종속성을 기반으로 했다면, mirror-dragonfly-2a2.notion.site 2. 보안과 권한 관리 - 권한 부여, 역할에 관한 내용, SQL 문법도 있음 https://mirror-dragonfly-2a2.notion.site/09_-0c883294121549f4b925eb248b96315a 09_보안과 권한관리 데이터베이스 보안의 목표 mirror-dragonfly-2a2.notion.site 3. 데이터베이스 응용기술 - 객체 지향 ..

내가 정리한 노션 링크 공유 https://mirror-dragonfly-2a2.notion.site/07_-38890067949d4af0b5906ac28e46c8c8 07_정규화 이상 현상 (anomaly) mirror-dragonfly-2a2.notion.site

티스토리에다가 정리하다가 노션으로 바꿨었는데 어떻게 다시 티스토리에 옮기지.. 고민하다가 그냥 노션 링크를 올리는 걸로.. https://mirror-dragonfly-2a2.notion.site/06_-cca5519147e14378ab4d04111d0c62ab 06_데이터베이스 설계 data modeling mirror-dragonfly-2a2.notion.site

(2022.04.08) 기계학습 수업 들으면서 정리하기 10탄 Lecture5_ML 뒷부분 내용 정리 군집화 clustering - 소속집단의 정보가 없는 상태에서 비슷한 집단으로 묶는 비지도 학습 - 입력 데이터를 통해서 출력값을 예측하는 것보다는 데이터에서의 의미를 파악하고 기준을 만드는 것이 목적이다. 분류와 군집화는 데이터를 비슷한 집단으로 묶는다는 공통점이 있지만, 차이점은 명확하다. k-means 알고리즘 (sklearn에서 제공하는 cluster 모듈에 존재) : 데이터를 k개의 그룹으로 나누는 알고리즘이다. - 장점: 원리가 단순하고 직관적이며, 성능이 좋은 군집화 알고리즘 - 단점: 사전에 군집 cluster 의 개수 k값을 정해야함 k-NN vs k-means 1. k-NN 이미 주어진..

(2022.04.07) 데이터베이스 강의들으면서 정리하기 6탄 우선, 이번에 정리할 것을 큰 틀로 보면 아래와 같다. 관계연산 relation operation - 관계형 데이터 모델에서 relation을 조작하기 위한 연산 - 관계형 데이터베이서 언어의 명세 형식, 내부 처리과정과 밀접한 연관성 있음 관계연산 2가지 표현방법 관계 대수 relation algebra : 절차적 표현방법 procedural (연산들의 적용 순서, 절차를 명세) 관계 해석 relation calculus : 비절차적 표현방법 nonprocedural / 선언적 declarative (연산들의 최종 결과만 명세) -> 관계 대수와 관계 해석은 데이터 언어의 유용성을 검증하는 기준의 역할을 한다. 관계 대수 relational..

(2022.04.07) 데이터베이스 강의 들으면서 정리하기 5탄 Data Model 구성 3요소 1. data structure : 데이터 구조 - 데이터를 어떤 형태로 저장하는지를 표현하는 추상적 표현 - 실제 저장 구조가 아닌 개념상의 저장구조를 직관적으로 표현 2. operation : 연산 - 개념적인 데이터 구조 안의 데이터를 어떤 방식으로 처리하지를 표현 3. constraint : 제약조건 - 데이터 구조 안에 데이터를 저장할 때의 구조적 제약 사항과 연산을 적용할 때의 행위적 제약 사항을 표현 관계형 데이터 모델 - relation으로 불리는 2차원 테이블 (table) 형태의 단순구조에 데이터를 저장하는 방식 - 테이블 구조는 relation 개념을 직관적으로 쉽게 이해하도록 함 관계형 ..

(2022.04.02 ~ 04.07) 기계학습 수업 들으면서 정리하기 9탄 Lecture5_ML 내용 정리 머신러닝은 크게 3가지로 분류할 수 있다. 지도학습, 비지도학습, 강화학습인데 - 지도학습에는 회귀, 분류가 있고, - 비지도학습에는 군집화, 차원 축소, GAN이 있다. 이번 강의에서는 지도학습의 분류와 비지도학습의 군집화에 대해서 공부해보았다. 분류와 군집화는 비슷한 집단으로 묶는다는 공통점이 있다. 그러나 차이점은 분명하다. - 분류는 소속 집단의 정보를 알고 있는 상태에서 비슷한 집단으로 묶는 것이고, - 군집화는 소속 집단의 정보를 모르는 상태에서 비슷한 집단으로 묶는 것이다. 분류 Classification 닥스훈트와 사모예드를 분류한다고 해본다면, feature로는 몸통의 길이와 높이로..

(2022.04.04) 데이터베이스 강의들으면서 정리하기 4탄 3주차(3/18 강의) Data modeling - 현실세계에 존재하는 data를 컴퓨터 세계의 database로 옮기는 변환과정 - general 하게 가지고 있는 특징을 골라낸다. - 2단계 data modeling : conceptual modeling & logical modeling --> 1. conceptual modeling: 현실세계의 중요 data를 추출하여 개념세계로 옮기는 작업 --> 2. logical modeling: 개념세계의 data를 database에 저장하는 구조로 표현하는 작업 -----> 즉, 현실세계 - 개념세계 - 컴퓨터세계 Data model - data modeling의 결과물을 표현하는 도구 1. ..

(2022.04.03) 데이터베이스 강의들으면서 정리하기 3탄 2주차(3/15 강의) 정리할 내용 목차 - DataBase System (DBS) - DataBase - schema & instance - DataBase 3단계 구조 - DataBase mapping - DataBase - system database & user database - DataBase management system 구성 DataBase System (DBS) : DB에 data를 저장하고 관리해서 조직에 필요한 information을 생성해주는 시스템 DataBase - schema & instance schema : DB에 저장되는 데이터 구조와 제약조건을 정의한 것 instance : schema에 따라 DB에 실제로..

(2022.04.02) Lecture4_practice2 실습하기 [다변량 선형회귀 분석 실습 - 훈련용 데이터와 검증용 데이터로 분리하여 학습] [데이터 정규화] [데이터 표준화] 데이터가 작은 쪽으로 몰려있는 것을 확인해 볼 수 있다. 표준화를 통해 평균값 0 근처에 모여있는 것을 확인할 수 있다.

(2022.04.02) Lecture4_practice1 실습하기 [경사하강법] - 직접 코드 구현 - scikit-learn 이용 (scikit-learn: 파이썬에서 가장 많이 사용되는 기계학습 라이브러리) [정규 방정식]

(2022.04.02) 기계학습 수업들으면서 정리하기 8탄 Lecture4_ML 내용정리-2 다변량 선형회귀 분석을 위해서는 데이터 확보가 매우 중요하다. 캐글(kaggle)이라는 사이트는 다양한 데이터를 가지고 있는데, 여기서 데이터를 가져와 실습을 진행해보았다. y는 기대수명으로 두고, x에 해당하는 데이터를 정리하려고한다. 기대수명과의 상관관계를 파악하여 상관관계가 높은 데이터만 가져오고, 낮은 데이터를 버리도록 한다. 왜냐면, 상관관계가 크지 않는 데이터까지 포함해버리면, 학습이 잘 되지 않거나, 예측의 신뢰도가 떨어질 수 있기 때문이다. 1. 우선, 다변량 데이터의 값이 있는지 없는지를 판별한다. --> isnull() 2. 데이터 값이 없다면, dropna(inplace=True) 를 통해서 ..