musukie 님의 블로그

19 정수 제곱근 판별 import numpy as np def solution(n):     n_sqrt = np.sqrt(n)     x = n_sqrt     if n_sqrt == int(n_sqrt):         return (x+1)**2     else:         return -1 20 정수 내림차순으로 배치하기 def solution(n):     n_list = list(str(n))     n_list.sort(reverse=True)     return int(''.join(n_list))

55 조건에 맞는 사용자 정보 조회하기SELECT u.USER_ID         , u.NICKNAME         , CONCAT(u.CITY, ' ', u.STREET_ADDRESS1 , ' ',u.STREET_ADDRESS2) AS 전체주소         , CONCAT(             SUBSTRING(u.TLNO, 1, 3), "-",             SUBSTRING(u.TLNO, 4, 4), "-",             SUBSTRING(u.TLNO, 8)         ) AS 전화번호 FROM USED_GOODS_BOARD AS b     INNER JOIN USED_GOODS_USER AS u             ON b.WRITER_ID = u.USER_ID GRO..

ANN 인공신경망사람의 실제 신경망을 모델링해서 만든 네트워크다. 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성되며, 각 층은 뉴런(Neuron)으로 이루어져 있다. ANN에서 뉴런은 퍼셉트론(perceptron)이라고 한다. 하나의 층은 여러 개의 퍼셉트론으로 이루어져있고, 이 층이 여러 개로 이루어진 것이 인공신경망 ANN이다.출력층 Output Layer문제의 형태에 따라 출력의 형태도 달라져야 한다. 출력층을 하나로만 일관시켜 사용하면 이런 세분화된 문제를 해결하지 못하기 때문에 우리는 출력층부터 만들게 된다. 은닉층에서의 연산 결과를 원하는 출력으로 바꾸는 것이 출력층이다. 입력층 Input Layer우리가 데이터를 사용할 때, 데이터..

새로운 챕터가 시작되고, 새로운 조원들을 만났다. 새로운 강의도 받고 새로운 내용을 배웠다. 이번 주의 초반은 챕터 1에서 마무리하지 못한 내용들과, 개인 과제를 완료하는 데 투자했다. 개인 과제를 해결하는 데 아주 큰 어려움이 많았다. 혼자서 배운 내용만으로 해결할 수 있는 가에 대한 의문이 계속 들었다. 튜터님께 질문하기 전에 혼자 이것저것 해보다가 그래도 안 되면 오라는 말을 들어서, 혼자서 어찌저찌 끝까지 마무리해서 제출했다. 그러나 이번 주 중간에 튜터님께서 조에 방문해서 부담없이 와서 질문해도 된다고 말씀해주셨고, 이제는 혼자서 끝까지 끙끙 앓지 않으려고 한다. 혼자서 끝까지 해낸 과제 결과물이 썩 마음에 들지도 않고, 제대로 했는 지도 모르겠기 때문이다. 아직 튜터님께 질문하러 가본 적이 없..

16 x만큼 간격이 있는 n개의 숫자def solution(x, n):     answer = []     increasing_number = 0     while len(answer)  n:         increasing_number += x         answer.append(increasing_number)     return answer 17 자연수 뒤집어 배열로 만들기def solution(n):     n_list = list(str(n))     n_list.reverse()     return [int(i) for i in n_list]  18 문자열을 정수로 바꾸기import numpy as np def solution(n):     n_sqrt = np.sqrt(n)     x ..

비지도학습지도학습은 정답이 존재하고, 이 정답을 맞추거나 예측하는 문제를 푸는데, 데이터에도 정답이 포함돼있어야 했다. 이에 반해 비지도학습은 정답을 맞추는 문제를 풀지 않는다. 비지도학습 중 군집화모델에 대해 알아보자. 먼저 군집화모델 중 k-means clusterig을 먼저 살펴보자.1. 군집화모델     1) k-means clustering이는 데이터를 그림으로 표현했을 때 가까운 애들끼리 묶는 것을 말한다. 머신러닝보다 알고리즘에 더 가깝다고 한다. 군집을 몇 개로 설정할 지를 구하는 방법으로 엘보우 방법이 있다. 엘보우 방법은 군집이 뭉쳐있을 수록 군집화가 잘 된 것인데, 이렇게 되게 하는 개수를 선택하는 방법이다.     2) 계층적 군집화데이터포인트를 계층 구조로 그룹화하는 방법이다. 크..

54 최댓값 구하기SELECT DATETIME FROM ANIMAL_INS ORDER BY DATETIME DESC LIMIT 1