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JLOG
!! 목표 선형적인 관계에 있는 Linear Regression(선형회귀)와기울기를 이용해 loss를 줄이고 W,b를 갱신하는 Gradient descent algorithm(경사하강법)에 대해 알아보자 1. Linear Regression의 Hypothesis 와 cost 설명 -Linear Regresssion Linear Regression : 선형적인 관계에 있는 식이라 생각할 수 있다. 데이터들을 바탕으로 적절한 Linear 관련 식을 찾아, Regression 할 수 있도록 한다. -Hypothesis : 어떤 값이 나올지 예측하는 것 H(x) = Wx+b에서 정답에 제일 부합하는 W & b를 찾는 것이 목표 -Cost Function (Loss Function) 정해진 H(x) = Wx+b의..
Greedy Algorithm(욕심쟁이 알고리즘, 탐욕 알고리즘,탐욕법) 그리디 알고리즘이란? 그리디 알고리즘이란 "매 선택에서 지금 이 순간 당장 최적인 답을 선택하여 적합한 결과를 도출하자" 라는 모토를 가지는 알고리즘 설계 기법이다. 주의할 점은 지금 당장 최적의 선택이라고 해도 결과적으로는 최선의 결과가 아닐 수 있다. 즉, 그리디 알고리즘은' 되는가'를 확인하거나 '적당한 결과'를 도출해내는 알고리즘이라 생각할 수 있다. 그리디 알고리즘을 사용하기에 적절한 문제는, -탐욕 선택 속성(greedy choice property) -최적 부분 구조(optimal substructure)의 특성을 가지는 문제들을 해결하기에 좋다. 즉, 1) 한번의 선택이 다음 선택에는 전혀 무관한 값 2) 매 순간의 ..
줌 내 설정으로 스피커를 소리를 줄이게 되면 컴퓨터 스피커 자체의 소리가 줄어들게 된다. 이때 컴퓨터 내 오디오 믹스 기능을 설정해서 줌 미팅 소리를 줄일 수 있다. 오른쪽 아래에 스피커버튼에 오른쪽을 누르고 '볼륨 믹서 열기' 버튼을 누르자 볼륨 믹서 창이 뜨면 zoom 회의에 해당하는 볼륨만 줄여주면 손쉽게 소리 조절이 가능하다.
!목표 어플 내에서 여러 화면들을 만들어보고 각 화면을 전환해보자 대부분의 앱은 여러 화면으로 구성되어 있고, 화면을 전환하며 실행된다. 화면은 액티비티로 구현한다. 즉, 화면을 띄우거나 닫는 과정은 액티비티를 전환하는 것과 같다. *참고 안드로이드 앱의 4가지 구성 요소 앱을 단말에 설치했을 때 -액티비티(Activity) -서비스(Service) -브로드캐스트 수신자(Broadcast Recivr) -내용 제공자(Content Provider) 요소들에 대한 정보들을 요구한다. AndroidManifest.xml 파일이 이러한 구성 요소들에 대한 정보들을 가지고 있다. 만약 새 액티비티를 사용하고 싶다면 새 액티비티 정보를 매니페스트 파일에 추가하여야 한다. 소스코드에서 단순히 액티비티를 띄우려면 s..
!! 목표 Machine Learning의 종류(Supervised learning / Unsupervised learning) 그리고 관련 용어와 개념을 알아보자 1. Machine Learning의 배경 Limitations of explicit programming → 직접 학습하는 Machine Learning을 생각해냈다 2. Supervised learning, Unsupervised learning의 구분 1) Supervised learning(지도학습) 해당 data와 label이 주어진 학습 ex) data : 고양이 사진 / label : 고양이 라는 것을 주고 학습을 시킨다 2) Unsupervised learning(비지도학습) label이 주어지지 않은 채로 데이터를 보고 스스로..
[참고] 이 글은 이 블로그 내용을 참고해서 작성 되었습니다. jin-t.tistory.com/4#comment5854351 OpenPose로 motion estimation, 모션인식 얼마 전 야구계에 있는 동생이 AI로 선수의 동작분석에 관심이 있다는 이야기를 했고, 나는 AI 모션인식에 관심이 있다고 했더니, 프로그램 만들어볼 수 있겠냐고 했다. ... 나도 완전 쌩 초보이지 jin-t.tistory.com Human pose estimation 관련 프로젝트를 시작하기 위해 OpenPose를 먼저 실행시켜 보려 했다. mac환경에서 OpenPose를 구동하려고 하니 8GB RAM 이상/ 8 cores CPU 이상의 사양이 요구 되었다. 내 소중한 맥북은 그 사양이 되지 않아 ildoonet으로 대..
codeup.kr/problem.php?id=2632 계단 오르기 1 계단을 오를 수 있는 방법의 수를 출력한다. codeup.kr n번째 계단을 오르는 경우의 수는 n-2번째 계단을 두번 오르는 수와 n-1번째 계단을 한번 오르는 수의 합이다. 예를 들어서 확인해보면, 1번째 계단을 오르는 수는 -1번째 계단을 두번 오르는 수(0) + 0번째 계단을 한번 오르는 수(1) = 1 2번째 계단을 오르는 수는 0번째 계단을 한번에 두번 오르는 수(1) + 1번째 계단을 한번 오르는 수(1) = 2 3번째 계단을 오르는 수는 1번째 계단을 한번에 두번 오르는 수(1) + 2번째 계단을 한번 오르는 수(2) = 3 4 : 2 + 3 = 5 5 : 3 + 5 = 8 ... 처럼 직접 계산해보면서 확인할 수 있다...
Mac terminal에서 Emacs를 설치하고, 실행을 하려고 했다. 하지만 계속 아래와 같은 알림창이 뜨며 실행이 되지 않았다 "app cannot be opened because apple cannot check it for malicious software." 1 ) 원인 구글링해보니, 애플이 이 프로그램에 악성(malicious)을 띄어, 보안 문제 때문에 Block한 것이다. 2) 해결법 안내를 무시하고 그냥 열기 위해 이 안내창이 뜬 상태에서 'System Preferences'을 열어준다. 그 후 "Security & privacy"을 눌러 들어가준다. 오른쪽 밑에 "Open Anyway"를 누르면 경고를 무시하고 프로그램을 연다. 한번 Allow를 해주면 다음부터는 경고창 없이 바로 프로..
# import list to save price_info = [] total_price_set = [] # Get input data x = int(input()) for i in range(x) : #{ price_info.append(list(map(int,input().split(" ")))) #} # FOR TESTING # x = 3 # price_info = [[26, 40, 83], [49, 60, 57], [13, 89, 99]] # Process # 첫번째 집부터 색이 안겹치는 조건에 따라 재귀함수를 사용해 총 가격을 check 해준다. # 중간 계산 과정에서 이미 계산한 total 값보다 가격이 높다면 return으로 재귀를 빠져 나온다. # total_price_set에서 최소 가격..
-np.around(data) : 소수점 자리 수를 반올림해서 정수로 만들어줌 -np.round(data, decimals) : 원하는 소수점 자리수에서 반올림 -np.ceil(data) : 소수점 자리 수를 올림해서 정수로 만들어줌 -np.floor(data) : 소수점 자리 수를 버림해서 정수로 만들어줌 하지만 반환하는 type은 int가 아님에 주의! 원하는 소수점 자리에서 올림, 버림을 하고 싶다면 원하는 자리수만큼 곱해주고 다시 나눠주면 된다. ex) np.ceil(x*100)/100) import numpy as np x = 1.5632 print("np.around() :" ,np.around(x)) # np.around(x) 반올림 해서 정수로 만들어줌 >> 2.0 print("np.rou..