공부공부74 선형회귀 & 로지스틱스 선형회귀란?몇개의 주어진 값들로 하나의 직선을 만들어 표현하는 방법ex) 공부시간과 성적의 연관 그래프 이 그래프를 그리기 위해 최소제곱법이라는 공식을 사용각각의 평균의 값과 모든 실제값들의 차의 합을 이용해 기울기를 구하는방법으로 기울기a는구할수 있고 y절편 b 는*→>>>>mean(x)=x의 평균 mean(y)=y의 평균그런데 여기서 x,y값 뿐만아니라 z,x,v,c,e,g등등 더 많은 값들이 사용될때 최소제곱법으로 풀기에는 무리가 있음!그래서 사용하는게 평균제곱근 오차!실제값-예측값 들을 제곱하여 모두 합한값의 평균을 구하고 거기다 근을 씌워주면 평균제곱근 오차가 나오게된다여기서 나오는 값은 지금까지 만든 그래프와 실제 값들이 얼마나 차이나는지 오차를 구해주는 것이다.이.. 2022. 3. 4. 최소신장트리!(프림과 크루스칼) *그래프 내의 모든 정점을 포함하는 트리(최소로) *사이클 있으면 ㄴㄴ 프림 — 시작정점을 기준으로 신장트리를 확장— 방법은 다익스트라와 동일한거 같음! 차이점- 다익스트라는 모든정점이 아닌 최단경로만 계산! 프림은 모든 정접을 지나가는 경로를 계산! def get_min_node(node_num): print("get_min_node 함수 진입했다") for i in range(node_num): if not visited[i]: v = i break print("아직 방문하지 않은 v: ", v) for i in range(node_num): if not visited[i] and distances[i] < distances[v]: print("i: ", i, "\\tv: ", v) print("di.. 2022. 3. 4. 다익스트라, 플로이드와샬, 벨만포드에 대해서! 가중치가 있는 그래프탐색! 다익스트라 — 시작점과 다른 모든 정점간의 최단경로를 탐색할때 사용 시작점부터 탐색하여 연결되는 정점의 거리를 최솟값으로 최신화 해주고 시작정점으로 부터 연결된 정점까지의 거리중 최솟값을 가지고 아직 방문하지않은 정점으로 이동하여 반복해줍니다. # 방문하지 않은 노드이면서 시작노드와 최단거리인 노드 반환 def get_smallest_node(): min_value = INF index = 0 for i in range(1, n+1): if not visited[i] and distance[i] < min_value: min_value = distance[i] index = i return index def dijkstra(start): # 시작노드 방문처리 distance[s.. 2022. 3. 4. BFS,DFS에 대해서 간선의 가중치가 없는 그래프 탐색! BFS-너비탐색 최단거리를 구하는 문제에서 자주 사용 큐를 이용하여 구현 탐색할수록 메모리 업업 최단거리는 무조건 보장 def bfs(graph, start_node):# 너비 # 큐사용해서 한쪽으로는 하나씩 꺼내주고 다른쪽으로는 꺼낸값의 자식노드를 입력받는 형태로 구성 visit = list() queue = list() queue.append(start_node) while queue: node = queue.pop(0) if node not in visit: visit.append(node) queue.extend(graph[node]) return visit BFS를 사용하는 경우, 알고리즘 문제풀이 그래프 탐색(BFS, DFS)에 대한 알고리즘 문제풀이 우리가.. 2022. 3. 4. 이전 1 ··· 12 13 14 15 다음 728x90 반응형
