1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt np.random.seed(5) # 랜덤 시드 X = 2 * np.random.rand(100,1)-3 # 랜덤 값 생성 y = X**2 + 3*X +5 # 랜덤한 2차식 생성 plt.scatter(X, y) # 산점도로 표시 plt.title('data') cs 1 2 3 4 y_noise = y +np.random.rand(100,1) # 기존의 데이터에 노이즈 추가 plt.scatter(X, y_noise) plt.title('Noise data') cs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 from sklearn.linear_model impor..

선형회귀란 Supervised Learning의 한 종류로써 데이터, 타겟 값 사이의 관계를 선형적(직선)으로 나타내는 최적의 함수, 모델을 찾는 방법이다. x1, x2, x2 : 입력 값 ex) 집의 크기 y1, y2, y3 : 출력 값, 타겟 ex) 집의 가격 집의 크기에 따라 집의 가격이 결정되는 것을 그래프로 표현하면 위의 그림과 같다. 여기에서 각각의 점에 대한 선형적인 1차 그래프를 그리면 위의 식과 같다. 여기에서 위의 3개의 1차 그래프가 전부 일렬로 놓여있지 않는 한 3개의 그래프가 하나의 그래프로 표현되는 것은 불가능하다. 선형회귀는 이러한 직선 그래프(그림에서 빨간색으로 표시된)에서 가중치 W를 조정하면서 모든 점을 정확히 표현하지는 못하지만 최대한 잘 표현하는 하나의 직선(그림에서 ..

큐 : LIFO(Last in First Out)을 만족하는 자료구조 마지막으로 들어온 데이터가 가장 먼저 나간다. 배열과 비슷하게 front와 rear을 통해 데이터에 접근할 수 있다. front는 가장 나중에 들어온 데이터에 접근할 수 있고 rear는 가장 먼저 들어온 데이터에 접근할 수 있다. 배열을 통해 큐를 구현할 때 선형적으로 구현하면 데이터를 계속해서 이동시켜야한다. 이것은 알고리즘상 매우 비효율적이라서 사용하지 않고 원형 큐를 통해 구현해서 이러한 문제를 해결한다. 이렇듯 원형큐는 선형큐의 처음과 끝은 연결한 형태이다.(메모리 상으로는 선형큐와 다르지 않다) ### 원형 큐, CurcularQueue ### # 삽입, 삭제 연산, enqueue(), dequeue() # 나머지연산(mod)..

스택을 구현하는 방법은 배열로 구현하는 방법과 연결리스트로 구현하는 방법이 있다. 배열로 구현하는 방법은 메모리를 미리 할당해야 하기 때문에 불필요한 메모리 낭비가 있을 수 있다. 하지만 연결리스트를 통해 스택을 구현하면 불필요한 메모리 낭비가 없다. 연결리스트는 노드의 데이터 필드로 값을 표현하고 링크 필드로 연결성을 표현한다. 링크필드는 포인터이다. 연결리스트로 구현한 스택도 배열로 구현한 스택과 마찬가지로 LIFO를 만족해야한다. 이러한 연결리스트로 스택을 구현하기 위해서 top을 포인터로 사용해야 한다. ### 연결리스트로 구현한 스택 ### # 노드 # 데이터필드와 링크필드를 갖는 노드를 통해 연결리스트를 만들 수 있다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17..

스택 : LIFO(Last in First Out)을 만족하는 자료구조. 가장 먼저 삽입한 데이터를 가장 나중에 삭제시킨다. ### 배열로 구현한 스택(ArrayStack) ### top: 초기값은 -1이고 배열에 데이터가 들어올 때 마다 1씩 증가시키며 가장 마지막에 들어온 데이터의 인덱스를 나타낸다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include const int MAX_STACK_SIZE = 20; // 최대 스택 사이즈 inline void error(const char* m..