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🔗 1277. Count Square Submatrices with All One 코테 문제 풀어봤는데 TEST CASE는 통과했으나자꾸 시간초과가 났다.... 무슨 문제인지 알겠는데 담에 다시 해봐야겠다. 어제 공부한 내용을 정리해서 올려봤다.점점 살을 붙여가는 느낌으로반복해서 볼 수 있게 해놨다. 2024.06.09 - [데이터 사이언스] - Clustering 키워드 - 1 단계 Clustering 키워드 - 1 단계시험 준비용 자료이다 어떻게 공부할까 하다가제일 간단한 키워드 부터 시작해서 3단계로 점점 살을 붙여나갈거다!!계속 반복해서 보면서 학습하면 좋을 듯 하다. 가보자고What is cluster analysisCatedaily-programming-til.tistory.com 2024...

What is cluster analysisCategories & Basic Concepts of ClusteringPartitioning MethodsHierarchical Methods⬆️ 여기까지Integration of Hierarchical & Distance-based ClusteringDensity Based MethodsSummaryWhat is cluster analysisCluster: 같은 cluster 안의 데이터는 유사하다Cluster Analysis: data 사이의 유사함을 찾아내는 것Unsupervised learning유사도는 distance function으로 알아냄Good clustering ➡️ cluster 안의 유사도가 높음Categories & Basic Conc..

What is cluster analysisCategories & Basic Concepts of ClusteringPartitioning MethodsHierarchical Methods⬆️ 여기까지Integration of Hierarchical & Distance-based ClusteringDensity Based MethodsSummaryWhat is cluster analysisCluster: 같은 cluster 안의 데이터는 유사하다Unsupervised learningGood clustering ➡️ cluster 안의 유사도가 높음Categories & Basic Concepts of ClusteringMajor clustering ApproachesPartitioning approach..

시험 준비용 자료이다 어떻게 공부할까 하다가제일 간단한 키워드 부터 시작해서 3단계로 점점 살을 붙여나갈거다!!계속 반복해서 보면서 학습하면 좋을 듯 하다. 가보자고What is cluster analysisCategories & Basic Concepts of ClusteringPartitioning MethodsHierarchical MethodsIntegration of Hierarchical & Distance-based ClusteringDensity Based MethodsSummaryWhat is cluster analysisClusterPartitioning MethodsK-Means ClusteringK-modesK-MedoidsPAMCLARA(Clustering Large Applica..

오늘 코테 문제를 풀어보려고 했으나... 시험공부가 더 우선이여서 조금 시도해 보다가 말았다..일단 큰 문제를 작은 문제로 나누는 연습을 해야겠다. 머리가 안돌아가.. 오늘은 Clustering에 대해서 공부했다. 생각하는 키워드들은..K-MeansPAMCLARAAGNESDIANACHAMELEON까지.. 내일 블로그 글로 써봐야겠다. 야호

🔗 1641. Count Sorted Vowel Strings 엄... 처음에 최대한 빨리 끝내고 싶어서 itertools의 product를 사용한 다음에 조건에 안맞는 것들을 없애려고 했는데product가 n이 33만 되어도 굉~장히 느렸다. 그래서 시간초과.. 두번째로 생각한 방법은뒤에서 부터 하나씩 정해서 그 다음 앞에 것은 뒤에것보다 작은(vowel 배열에서 앞에 위치한) 글자여야 한다는 것이다.사실 vowel도 귀찮아서 걍 [0, 1, 2, 3, 4] 로 했다.그랬더니 통과했다. 속도는 느려도 메모리는 경쟁력 있었다. 아마 속도는 memorization을 써야하지 않나.. 싶다.class Solution: def __init__(self): self.answer = None ..

모든 정보와 슬라이드는 "MIT 6.S191 (2023): Convolutional Neural Networks"을 참고했다.MIT 6.S191 (2023): Convolutional Neural Networks"To know what is where by looking"What Computers "See"📌 Images are NumbersTasks in Computer Vision : Computer Vision 이 하고자 하는 일Regression : output variable이 continous value Classification : output variable 이 class label. 특정 class에 속할 확률을 알아냄 High Level Feature Detection: 각 image..

모든 정보와 슬라이드는 "MIT 6.S191 (2023): Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention"을 참고했다.MIT 6.S191 (2023): Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention RNN의 limitation을 복습하면Encoding bottleneck(모든 정보가 maintain 되었는지 보장하기 어려움)Slow, no parallelizationNot long memory (엄청 큰 sequnce data는 다루지 못함...였다. 이것을 해결하기 위해 생각해 볼 수 있는 방법들이 있는데,Feature vector를 하나로 만들어서 한꺼번에 처리하는 방법을 생각해 볼 수 있지만 순서..