문제 (1, 1) 에서 (N,M) 까지 도달하는데 걸리는 최소 시간은? 3 (N, M) 최단 경로 확인한다. 명검 -> (N,M) 최단 경로에서는 벽을 무시한다. bfs(start, visited, count, target, n, m) start : 시작 칸의 x, y 좌표 visited : -1이면 아직 방문하지 않은 칸, 그외 숫자는 해당 칸까지의 최소 이동 횟수 count : 시작 칸까지의 이동 횟수 target : 갈 수 없는 칸의 숫자 ( 1일 때 벽) 명검 -> (N, M) 최단 경로를 찾을 때는 target 값에 -1 을 줌으로써 벽을 무시하도록 한다. n, m : 도착 칸의 x, y 좌표 from collections import deque from pprint import pprint #..

문제 AxAxA 크기의 N개 박스들을 LxWxH 직육면체 박스에 모두 넣으려고 할 때, A의 최댓값은? 1

Facts 오늘의 문제 28일 2개, 29일 2개 ML 치트시트 제작 ML 기초편 완성, 질문 리스트업 포스팅 시작 Feelings 아침까지 컨디션이 괜찮아서 봉사하러 갔는데, 날씨도 안좋고 사람도 많아서 그런지 금방 컨디션이 안좋아졌다. 지혜롭게 잘 판단할 필요가 있을 듯 하다. Findings ML 기초가 부족한 것 같다. 모르는 개념들도 많고, 특히 선대수 관련해서는 겉핥기 식으로 알고 넘어갔어서 그런지 봐도 잘 생각이 안난다. Future Action Blessing the one who welcomes you by actions and words ❤️

인터뷰 대비 ML 치트 시트 제작 "데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집" 기준으로 이전 ML 면접 스터디에서 정리한 내용 바탕 zzsza / Datascient-interview-questions 기타 좋은 모델의 정의는 무엇일까요? 다른 좋은 머신 러닝 대비 오래된 기법인 나이브 베이즈(naive bayes)의 장점을 옹호해보세요 Decision Boundary란? Regression 선형회귀와 비교했을 때 로지스틱 회귀의 다른 점은 무엇이 있을까요? 스팸 필터에 Logistic Regression을 많이 사용하는 이유는 무엇일까요? 로지스틱 회귀를 사용하여 다중분류 문제를 해결할 때 자주 사용되는 방법은 어떤 것이 있을까요? 각각은 어떤 상황에서 쓰이고, 어떤 관계를 맺고 있을까요?..

인터뷰 대비 ML 치트 시트 제작 "데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집" 기준으로 이전 ML 면접 스터디에서 정리한 내용 바탕 zzsza / Datascient-interview-questions 앙상블 톺아보기 ✔️ 앙상블 학습이란 무엇을 의미할까요? 앙상블 학습에는 어떤 장점이 있을까요? ✔️ 앙상블 학습에는 어떤 종류가 있나요? ✔️ 앙상블 학습 방법들 사이에는 어떤 공통점 혹은 차이점이 있나요? ✔️ 앙상블 학습에는 어떤 기본적인 단계가 있나요? 앙상블 학습 예제를 통해 설명해 주세요. ✔️ Voting 방법 중 Hard voting과 Soft voting의 차이점은 무엇인가요? 배깅 ✔️ 배깅의 대표적인 예시는? ✔️ Random Forest의 Random은 무엇이 무작위적이라..

인터뷰 대비 ML 치트 시트 제작 "데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집" 기준으로 이전 ML 면접 스터디에서 정리한 내용 바탕 zzsza / Datascient-interview-questions 비지도학습 톺아보기 ✔️ 구글 포토나 애플 포토에서는 인물 별로 앨범을 만들어주는데요, 이것은 어떤 알고리즘으로 구현되어 있을까요? ✔️ 신용 카드 이상 거래 탐지에는 주로 비지도 학습으로 한 모델이 사용되는데, 왜 Classification 을 사용하지 않고 비지도 학습을 이용할까요? ✔️ 비지도 학습과 지도 학습의 차이는? ✔️ 비지도 학습의 알고리즘에는 어떤 종류들이 있나요? ✔️ 군집화와 분류의 차이는? ✔️ 군집화 기술을 사용해본 적 있나요? 없다면 어떻게 실생활에 활용할 수 있을까요..