Haribo Blog

• 모두 0으로 만들기

  2021-04-21

  Haribo

  프로그래머스  월간_코드_챌린지_시즌2

  Lv.3  Tree  DFS/BFS

  import sys
  sys.setrecursionlimit(10**6)
  from collections import defaultdict
  def solution(a, edges):
      global  answer, graph
      graph = defaultdict(list)
      answer = 0
      for v1, v2 in edges:
          graph[v1].append(v2)
          graph[v2].append(v1)
      dfs(a, 0, -1)
      return -1 if sum(a) else answer
  
  def dfs(a, node, parent) :
      global answer
      for child in graph[node] :
          if child == parent : continue
          dfs(a, child, node)
      a[parent] += a[node]
      answer += abs(a[node])
      a[node] = 0
  

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• 괄호 회전하기

  2021-04-20

  Haribo

  프로그래머스  월간_코드_챌린지_시즌2

  Lv.2  Stack/Queue

  pair = {')' : '(', '}' : '{', ']' : '['}
  def check(s) :
      answer = 0
      stack = []
      for sign in s :
          if sign in '({[' : stack.append(sign)
          elif stack and stack[-1] == pair[sign] : stack.pop()
          else : return 0
          if not stack : answer += 1
      return 0 if stack else answer
  
  def solution(s) :
      s = s+s
      for i in range((n := len(s)//2)) :
          if (answer := check(s[i:i+n])) == 0 : continue
          return answer
      return 0
  

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• 음양 더하기

  2021-04-19

  Haribo

  프로그래머스  월간_코드_챌린지_시즌2

  Lv.1

  def solution(absolutes, signs):
      return sum(absolute if sign else -absolute for absolute, sign in zip(absolutes, signs))
  

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• MNIST with DNN Regularzation

  2021-04-14

  Haribo

  ML  AI

  Math

  지난 포스팅 에서 dropout 정규화 + GPU를 포함하게끔 리팩토링 해보았다.

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• MNIST with DNN

  2021-04-10

  Haribo

  ML  AI

  Math
  • MNIST DataSet Load

  pytorch를 이용한 1 ~ 5층 까지의 신경망 구성해보기.

  참고 사이트

  MNIST DataSet Load

  jupyter notebook에서 MNIST데이터를 받으려 했지만, 실행이 되지않아 colab에서 MNIST 데이터를 받는 방식으로 했다.

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• [NHIS] data proprecessing

  2021-04-02

  Haribo

  ML  AI

  pre_process
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• Shallow NN

  2021-03-24

  Haribo

  ML  AI

  Math
  • Shallow NN with Logistic Regression

  Shallow NN with Logistic Regression

  Neural Network의 작동 원리를 알아보기위해 Logistic Regression에 hidden layer를 1층 추가해본다. 이 hidden layer를 추가함으로서 기존의 Logistic Regression으로 판별하지 못했던 XOR problem도 해결 할 수 있게된다. 그 이유는 hidden layer가 추가하게되면 구별의 기준이 되는 hyper plane을 여러개를 사용하게 되서 이분법적인 예측을 하지않고 더욱 유연하게 예측을 할 수 있게 된다.

  

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• 당뇨병 예측[숫자형 데이터 훑어보기]

  2021-03-22

  Haribo

  ML  AI

  pre_process
  • Numercial Data Explore
    • discrete
    • countinous

  Numercial Data Explore

  discrete

  • AGE_GROUP
  • OLIG_PROTE_CD

  countinous

  • HEIGHT
  • WEIGHT
  • WAIST
  • SIGHT_LEFT
  • SIGHT_RIGHT
  • BP_HIGH
  • BP_LWST
  • TOT_CHOLE
  • TRIGLYCERIDE
  • HDL_CHOLE
  • LDL_CHOLE
  • HMG
  • CREATININE
  • SGOT_AST
  • SGPT_ALT
  • GAMMA_GTP
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• Logistic Regression

  2021-03-17

  Haribo

  ML  AI

  Math
  • Logistic function(sigmoid)

  참고블로그1

  참고블로그2

  Logistic function(sigmoid)

  logistic function은 실수 전체집합 $x$를 [0, 1] 사이 값으로 출력해주는 함수다.

  \[y = \frac{1}{1+e^{-x}}\]

  

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• 당뇨병 예측[범주형 데이터 훑어보기]

  2021-03-14

  Haribo

  ML  AI

  pre_process
  • Categorical Data Preprocess

  Categorical Data Preprocess

  • SEX
  • SIDO
  • HEAR_LEFT
  • HEAR_RIGHT
  • SMK_STAT_TYPE_CD
  • DRK_YN
  • HCHK_OE_INSPEC_YN
  • CRS_YN
  • TTR_YN
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