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구성 차원축소(Dimension Reduction) PCA (Principal Component Analysis) 공분산 행렬 공분산 행렬 분해 klearn 적용 및 활용 차원 축소(Dimension Reduction) 일반적으로 차원이 증가할수록, 데이터 포인트 간의 거리가 기하급수적으로 멀어지게 되고 희소(sparse)한 구조를 가지게 된다. 수백개 이상의 피처로 구성된 데이터 세트의 경우, 상대적으로 적은 차원에서 학습된 모델보다 예측 신뢰도가 떨어진다. 또한 피처가 많을 경우, 개별 피처 간에 상관관계가 높을 가능성이 큰데, 선형회귀와 같은 선형 모델에서는 입력 변수 간의 상관관계가 높을 경우 이로 인한 다중공선성 문제로 모델의 예측 성능이 저하된다 →필요성 : (1) 많은 다차원의 피처를 차원 ..

Preprocessing for classification A weighted Light Field Descriptor (LFD) scheme is chosen as the method of feature extraction, and the generated images are fed as inputs to the CNN [1] 각각의 3D 모델링 데이터의 정십이면체의 정점에 20 대의 카메라를 배치하여 다양한 뷰에서 3D 모델의 이미지들을 캡처한다.(20대는 [1] 기준) 이렇게 캡처된 이미지들은 일치하는 CAD model label에 맞게 assigned된다. 딥러닝 학습 시 3D CAD 데이터 augmenting By observing the 3D objects in each category, an..

-문제 : 1을 육지로 0을 물로 가정한 2D 그리드 맵이 주어졌을 때, 섬의 개수를 계산하라. (연결되어 있는 1의 덩어리 개수를 구하라) -풀이 : 깊이우선탐색(DFS)을 사용하였다. ->입력1 11110 11010 11000 00000 ->출력1 1 ->입력2 11000 11000 00100 00011 ->출력2 3 class Solution(object): def dfs(self ,grid, i, j): # 더 이상 땅이 아닌 경우, 종료 if i = len(grid) or j = len(grid[0]) or grid[i][j] != '1': return grid[i][j] = '0' self.dfs(grid, i+1, j) self.dfs(grid, i + 1..

문제설명 이문제는 원형 데크를 디자인하는 문제이다. 데크는 파이썬의 모듈로서 양쪽 끝을 모두 추출할 수 있는 큐이다. 파이썬의 데크의 기능을 하는 클래스를 이중연결리스트로 구현해보자 class MyCircularDeque: def __init__(self, k: int): self.head, self.tail = ListNode(None), ListNode(None) self.k, self.len = k, 0 #k는 원형데크의 최대길이, len은 원형데크의 현재 길이이다. self.head.right, self.tail.left = self.tail, self.head # 이중 연결리스트에 신규 노드 삽입 def _add(self, node:ListNode, new:ListNode): n = node.r..