Hello 희희낙락

Q. 약관 종류에 따른 유효기간이 있고 개인정보 수집일자와 약관종류에 따라 파기해야하는지 아닌지20001 1  def solution(today, terms, privacies): answer = [] terms_kv ={} for term in terms: terms_kv[term.split(" ")[0]] = term.split(" ")[1] for pr in range(len(privacies)): deadline=terms_kv[privacies[pr].split(" ")[1]] year=int(today.split(".")[0])-int(privacies[pr].split(" ")[0].split(".")[0]) month=..

1. 통계: 조사나 실험을 통해 나온 결과에 대한 요약된 행태의 표현전수 조사(census): 대상 집단 모두 조사. 많은 비용과 시간 소모표본조사: 모집단에서 표본을 추출하여 진행하는 조사- 모집단(population): 조사 대상 집단 전체- 원소(element): 모집단을 구성하는 개체- 표본(sample): 조사하기 위해 추출한 모집단의 일부 원소- 모수(parameter): 표본 관측에 의해 구하고자 하는 모집단에 대한 정보2. 표본 추출 방법단순랜덤 추출법(simple random sampling): 각 샘플에 번호를 부여하여 임의의 n개를 추출하는 방법. 각 샘플은 선택될 확률이 동일함.ex) 비복원, 복원 추출계통추출법(systematic sampling): 임의 위치에서 매 k번쨰 항목을..

연속형 확률변수: 가능한 값이 실수 거느 특정구간 전체에 해당하는 확률변수 (확률밀도함수)1. 균등분포(Uniform distribution)모든 확률변수 X가 균일한 확률을 가지는 확률분포ex) 다트2. 정규분포(Normal distribution)평균이 μ이고, 표준편차가 σ 인 x의 확률밀도함수표준편차가 클 경우 퍼져보이는 그래프가 됨3. 지수분포(Exponential distribution)어떤 사건이 발생할 떄까지 경과 시간에 대한 연속확률분포ex) 전자레인지의 수명시간, 정류소에서 버스가 올 때까지의 시간4. t-분포(t-distribution)표본의 크기가 적을 때 사용. 평균이 0을 중심으로 좌우가 동일표본이 30개 이상으로 커져 자유도가 증가하면 표준정규분포와 가까워 짐두 집단의 평균이 ..

이산형 확률변수: 0이 아닌 확률값을 갖는 확률 변수로 셀수 있는 경우1. 베르누이 확률분포(Bernoulli distribution)베르누이 시행(Bernoulli trial): 결과가 두 가지 중 하나로만 나오는 실험이나 시행ex) 동전을 한 번 던져 앞면(H:Head)이 나오거나 뒷면(T:Tail)이 나오게 하는 것 베르누이 확률변수(Bernoulli random variable): 베르누이 시행의 결과를 실수 0 또는 1로 바꾼 것. 베르누이 확률분포: 베르누이 확률변수의 분포로 결과가 2개만 나오는 경우 ex. 동전던지기, 합격/불합격2. 이항분포(Binomial distribution)성공확률이 μ">μ 인 베르누이 시행을 N">N번 반복하는 경우 ex) 5번 중 3번 안타칠 ..

Q. 유저(id_list)가 불량 이용자를 신고하고 k번 이상 신고이력이 있는 경우에만 신고처리결과를 통보 받음.각 유저가 신고처리 결과를 통보받을 횟수는?report = ["신고유저 신고당한유저", "신고유저 신고당한유저" , ...]신고 횟수에 제한은 없으나 신고 횟수는 1회로 처리k번 이상 신고된 유저는 이용 정지 def solution(id_list, report, k): report = list(set(report)) id_dict = {} for id in id_list: id_dict[id] = 0 result = id_dict.copy() for re in report: id_dict[re.split(" ")[1]] += 1 ..

기본 EfficientNet B0~B7까지 다룸. V2 등등은 공부예정EfficientNet이란?이 글은 논문 " EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks " 을 참고하여 작성됨.Baseline: The original network without scaling.Width Scaling: Increasing the number of channels in each layer.Depth Scaling: Increasing the number of layers.Resolution Scaling: Increasing the input image resolution.Compound Scaling: Simultaneously ..

* 저 만의 문제풀이라 깔끔하지 않을 수도 있으니 참고부탁드립니다. Q. 코드번호(code), 제조일(date), 최대 수량(maximum), 현재 수량(remain)으로 구성된 데이터(data)들 중 기준값(val_ext)과 기준이 되는 열(ext)에 해당하는 행을 뽑아 정렬기준(sort_by)으로 오름차순 정렬하기ext와 sort_by는 "code", "date", "maximum", "remain" 중 하나def solution(data, ext, val_ext, sort_by): import pandas as pd df_data=pd.DataFrame(data, columns=["code","date","maximum","remain"]) result=df_data[df_data[..

자연어처리 공부중입니다. 잘못된 부분은 편히 댓글 부탁드립니다.1. 워드 임베딩이란?단어를 인공신경망 학습을 통해 벡터화하는 하는 것즉 텍스트를 숫자로 변환하는 방법2. 희소 표현(Sparse Representation)One-hot-encoding은 값이 2개로만 이루어진 것으로 희소표현은 One-hot-Vetor를 의미하며 0과 1로만 이루어져있음.단, 하나만 1 나머지는 0이어야 한다.10개의 데이터 중 고양이가 4번째라면, 고양이 = [0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]단어의 개수가 늘어날 수록 벡터 차원이 한없이 커진다는 단점이 있음단어가 1만개라면 벡터의 차원도 1만3. 밀집 표현(Dense Representation)희소 표현과 반대되는 표현벡터의 차원을 단어 집합의 크기로 상정하지 않음...

GPU를 사용하여 딥러닝을 하기 위해서는 다음을 설치해야한다.1. Anaconda 설치 Installing Anaconda Distribution — Anaconda documentationTip More of a visual learner? Sign in to Anaconda Cloud and watch the Installing Anaconda (Mac) video in our Get Started with Anaconda course. This video guides you through using the graphical installer in a quick two minutes. Caution The graphical installdocs.anaconda.comAnaconda는 Python을 사..

* 저 만의 문제풀이라 깔끔하지 않을 수도 있으니 참고부탁드립니다. Q. 각 칸마다 색이 칠해진 2차원 격자 보드판에서 좌표값 h, w가 주어질 때 이웃한 칸들 중 같은 색으로 칠해져 있는 칸의 개수는?이웃한 칸은 위, 아래, 양 옆def solution(board, h, w): bn=len(board)-1 clr=board[h][w] clr_idx=0 if h>0: if board[h-1][w]==clr: clr_idx+=1 if h0: if board[h][w-1]==clr: clr_idx+=1 if w