분류 전체보기174 [Python 기초] 연결리스트 (Linked List) #NODE class Node: #define function called 'Node' def __init__(self, item) : self.val = item #save item in 'val' and this node is the head of linked list self.next = None #'next' means the other node #ADD def add(self, item): cur = self.head while cur.next is not None: #cur.next is not None so goes next cur = cur.next cur.next = Node(item) #since the next is none, generate new node #PRINT def pri.. 2020. 8. 10. Air business analyst and graduate student studying data science github : www.github.com/sokim0991 linkedin : www.linkedin.com/in/seonokkim instagram : www.instagram.com/air_big.data 2020. 8. 10. LeetCode 226. Invert Binary Tree - Python LeetCode 226. Invert Binary Tree - Python Invert a binary tree. Example: Input: 4 / \ 2 7 / \ / \ 1 3 6 9 Output: 4 / \ 7 2 / \ / \ 9 6 3 1 Solution : class Solution(object): def invertTree(self, root): stack = [root] while stack: node = stack.pop() if node: node.left, node.right = node.right, node.left stack += node.left, node.right return root (솔루션 출처) https://gist.github.com/ryuji0123/ 더보기 # .. 2020. 8. 9. [ADsP] 앙상블 모형 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 3-3-1. 데이터 마이닝 개요 3-3-2. 분류 분석 3-3-3. 군집 분석 3-3-4. 연관 분석 분류 분석 로지스틱 회귀모형 신경망 모형 의사결정나무 모형 앙상블 모형 분류 모형 평가 앙상블 모형 #앙상블 모형의 정의와 특징 - 여러 개의 분류모형에 의한 결과를 종합하여 분류의 정확도를 높이는 방법 - 분리 분석의 과적합을 줄이기 위해 개발 - 적절한 표본추출법으로 여러 개의 훈련용 데이터를 .. 2020. 8. 7. [ADsP] 신경망 모형 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 3-3-1. 데이터 마이닝 개요 3-3-2. 분류 분석 3-3-3. 군집 분석 3-3-4. 연관 분석 분류 분석 로지스틱 회귀모형 신경망 모형 의사결정나무 모형 앙상블 모형 분류 모형 평가 - 데이터의 실체가 어떤 그룹에 속하는지 예측하는데 사용되는 기법 - 분류 모델링: 신용 평가 모형(우량, 불량), 사기방지모형(사기, 정상), 이탈모형(이탈, 유지) - 분류 vs 예측 구분 분류 예측 공통점 .. 2020. 8. 7. LeetCode 136. Single Number - Python LeetCode 136. Single Number - Python Given a non-empty array of integers, every element appears twice except for one. Find that single one. Note: Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it without using extra memory? Example 1: Input: [2,2,1] Output: 1 Example 2: Input: [4,1,2,1,2] Output: 4 Solution 1 : class Solution: def singleNumber(self, nums: List[int]) .. 2020. 8. 6. [ADsP] 데이터 마이닝 개요 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 3-3-1. 데이터 마이닝 개요 3-3-2. 분류 분석 3-3-3. 군집 분석 3-3-4. 연관 분석 #데이터 마이닝의 정의 - 거대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 과정 - 기업이 보유한 고객, 거래, 상품데이터 등과 이외의 기타 외부 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 새로운 규칙 등을 발견하고 이를 비즈니스 의사결정 등에 활용하는 일련의 작업 #데이터 마이닝의 기능.. 2020. 8. 6. [ADsP] 분류 분석 - 로지스틱 회귀모형 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 3-3-1. 데이터 마이닝 개요 3-3-2. 분류 분석 3-3-3. 군집 분석 3-3-4. 연관 분석 분류 분석 - 알려진 다변량 자료를 이용하여 모형을 구축하고, 이를 통해 새로운 자료에 대한 예측 및 분류 수행이 목적 - *반응변수가 범주형인 경우 → 새로운 자료에 대한 분류가 주목적 - 반응변수가 연속형인 경우 → 새로운 자료에 대한 예측이 주목적 (*반응변수 = 종속변수) 로지스틱 회귀모형 .. 2020. 8. 6. LeetCode 104. Maximum Depth of Binary Tree - Python LeetCode 104. Maximum Depth of Binary Tree - Python Given a binary tree, find its maximum depth. The maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node. Note: A leaf is a node with no children. Example: Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 return its depth = 3. Solution 1 (Recursive) : class Solution: def maxDep.. 2020. 8. 4. LeetCode 617. Merge Two Binary Trees - Python LeetCode 617. Merge Two Binary Trees - Python Given two binary trees and imagine that when you put one of them to cover the other, some nodes of the two trees are overlapped while the others are not. You need to merge them into a new binary tree. The merge rule is that if two nodes overlap, then sum node values up as the new value of the merged node. Otherwise, the NOT null node will be used as .. 2020. 8. 3. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 18 다음
