😎 공부하는 징징알파카는 처음이지?

N×M크기의 배열로 표현되는 미로 미로에서 1은 이동할 수 있는 칸을 나타내고, 0은 이동할 수 없는 칸을 나타낸다. 이러한 미로가 주어졌을 때, (1, 1)에서 출발하여 (N, M)의 위치로 이동할 때 지나야 하는 최소의 칸 수를 구하는 프로그램을 작성 한 칸에서 다른 칸으로 이동할 때, 서로 인접한 칸으로만 이동 첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 붙어서 입력으로 주어진다. 첫째 줄에 지나야 하는 최소의 칸 수를 출력한다. 항상 도착위치로 이동할 수 있는 경우만 입력으로 주어진다 from collections import deque n, m = map(int, input().split()) maze =..

그래프를 DFS로 탐색한 결과와 BFS로 탐색한 결과를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 단, 방문할 수 있는 정점이 여러 개인 경우에는 정점 번호가 작은 것을 먼저 방문하고, 더 이상 방문할 수 있는 점이 없는 경우 종료한다. 정점 번호는 1번부터 N번까지이다.첫째 줄에 정점의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000), 간선의 개수 M(1 ≤ M ≤ 10,000), 탐색을 시작할 정점의 번호 V가 주어진다. 다음 M개의 줄에는 간선이 연결하는 두 정점의 번호가 주어진다.어떤 두 정점 사이에 여러 개의 간선이 있을 수 있다. 입력으로 주어지는 간선은 양방향 from collections import deque n, m, v = map(int, input().split()) # 1. graph와 visited 리..

221006 작성 https://www.slideshare.net/TIMEGATE07/ss-107535554?qid=8c8308a7-93db-4a99-ba96-2dfa84bfaf2c&v=&b=&from_search=10 시계열분석의 이해 주가, 판매량, 사용량 등 시간에 따른 변화가 있는 데이터의 추세, 정규성, 나머지의 개념을 정리했습니다. 그리고, 이를 활용한 예측과 이상치 감지 방법을 소개합니다. www.slideshare.net 🍇 시계열 데이터 분해 🟣 추세 (trend) 분해 - Lowess/Loess 회귀 : 특정 범위에 적당한 다항 회귀선들을 구하여 병합 : 다소 투박한 추세선 : 회귀범위에 따라 달라짐 - 이동 평균 : 특정 기간 동안의 값의 평균 변화 : 부드러운 추세에 적용 가능 : ..

221006 작성 https://www.slideshare.net/hunkim/time-series-classification Time series classification Time Series Classification By Data Mutation 안명호 www.deepnumbers.com www.slideshare.net 🎃 시계열 : 일정 시간 간격으로 배치된 데이터들의 수열 : 주어진 시계열을 보고 수학적인 모델을 만들어서 미래에 일어날 것들을 예측하는 것 🎃 시계열 데이터 문제점 : 패턴들이 모두 동일한 시간간격내에 존재하지 않고 서로 다른 시간 간격내에 존재 : 불규칙적인 노이즈 : 측정시점에서의 상황 변화르 인해 노이즈 발생 🎃 원본 데이터 특성 유지하면서 scale 과 noise에 강인..

221005 작성 https://otexts.com/fppkr/ Forecasting: Principles and Practice 2nd edition otexts.com 🟣 시계열 예측 IBM 일별 주가 월별 강우량 Amazon의 분기별 판매 결과 Google의 연간 수익 🟣 예측 변수와 시계열 예측 예측 변수(predictor variable) : 예측하려는 변수의 과거 값만 다루지 않고 다른 변수에 관한 정보도 포함 시계열 모델을 선택 이유 : 시스템을 잘 이해하지 못하거나, 이해하더라도 변수의 행동에 영향을 주는 관계를 측정하기가 아주 어려운 경우 : 다음, 관심 있는 변수를 예측할 수 있으려면 다양한 예측 변수의 미래값을 알 필요가 있거나 예측할 필요가 있는 경우 : 주된 관심이 왜 일어나는지가..

220930 작성 1️⃣선형검색 : 데이터를 리스트에 저장하고 해당 리스트의 맨 앞부터 끝까지 순서대로 조사하여 원하는 데이터 찾기 : 값을 찾을 떄까지 모든 데이터를 검색해야 하므로, 데이터 수가 증가하면 처리에 시간이 걸린다 데이터 수 n이라 하면 비교횟수의 평균은 (n+1) / 2 O(n) # 선형검색 # 원하는 값 찾기 num_list = [23, 12, 55, 32, 45, 76, 88, 52] def linear (n) : for i in num_list : if i == n : return True return False print(linear(5)) # result # False 2️⃣ 이진검색 : 데이터 수가 늘어나도 빠른 속도로 검색을 처리하기 : 검색 범위를 앞이나 뒤의 절반으로 나눠..

220930 작성 https://ysyblog.tistory.com/298 [시계열분석] 다변량 선형 확률과정 - VAR & IRP (백터자기회귀과정, 임펄스응답함수) 다변량 선형 확률과정 필요성 단변량 시계열(Simple/Multiple포함)은 종속변수(Y_t)가 독립변수들에만! 영향을 받는다는 큰 가정 존재 현실적으론 종속변수와 독립변수는 상호 영향을 주고받음 예시: ysyblog.tistory.com 1️⃣ 다변량 시계열 종속변수(Y_t)가 독립변수들에만 영향 받음 2차원(소득, 지출 : 종속변수) 과거 1시점가지만을 고려하는 벡터자기회귀 알고리즘 💗 벡터자기회귀 모형 1) VAR 알고리즘 평균 벡터와 공분산 벡터가 시차에만 의존하고 각각의 절대위치에 독립적인 정상성 시계열 2) 임펄스 응답 함수 ..

220928 작성 1️⃣ 복잡도 : 말 그래로 계산의 복잡도 시간 복잡도 : 처리에 얼마나 많은 시간이 걸리는지 공간 복잡도 : 메모리 등의 기억 용량을 얼마나 필요로 하는지 2️⃣ 복잡도 작성법 : 전체 복잡도에 큰 영향을 기치지 않는 부분을 무시하고 복잡도를 작성 빅오 표기법 O 입력 크기 n의 변화에 따라 시간 복잡도가 달라짐 처리 시간 시간 복잡도 예 짧다 ↑ . . . . . ↓ 길다 O(1) 리스트 접근 O(logn) 이진 검색 O(n) 선형 검색 O(nlogn) 병합 정렬 O(n^2) 선택 정렬, 삽입 정렬 O(n^3) 행렬 문제 O(2^n) 배낭 문제 O(n!) 외판원 문제 3️⃣ 최악 시간 복잡도 & 평균 시간 복잡도 🤍 최악 시간 복잡도 : 가장 시간이 오래 걸리는 데이터의 복잡도 🤍 ..