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수학 표기법 생략되거나 해석이 어려운 수학 표기법 정리 \(f: X -> Y\) 위 그림을 어떻게 표기하는가에 대 예전부터 봤을 기호지만, 깊게 생각하고 넘어간적이 없어서 확률쪽을 공부할 때 약간 애를 먹었던 기호다. 함수 = Relation 라는 것을 핵심으로 생각하고 다음의 표현법을 기억하자. \[f: X -> Y\] 위 기호의 정확한 정의는 X의 원소 x마다 Y의 유일한 원소 y가 하나씩 대응되는 것이다. \(\sum\) 어디까지 index가 진행될지 생략되었으며, 이중으로 시그마 기호가 나왔을 때 $ g[i, j] = {1 \over W_s} \sum_m \sum_...

위 오일러 공식 설명을 듣던 중 복소평면에서 i의 크기가 1이라고 하는 부분이 이해가 되지 않았다. 이해를 하는데 핵심적인 역할을 했던 것은 아래 글이다.. (진작에 영어로 좀 검색해 볼 걸..) 아래 영상은 추후에 들을 것

비지도 학습에 속하는 개념이다. 즉 레이블이 존재하지 않는다. 처음에는 레이블이 존재하지 않는다는것의 의미를 잘 이해하지 못해 아래와 같이 생각하였다. self-supervised를 적용해서 아래 그림과 같이 데이터가 나눠진다고 할 때 각 부분이 어디 번호인지 맞추는것이 하나의 예시라고 함 나는 이 번호도 레이블이라고 생각이 들어 self-supervised는 레이블이 없다는 점을 이해하지 못했다. 결론부터 얘기하자면 저 이미지가 고양이인지, 곰 인지, 혹은 특정 사물인지 분류해주는 전문가가 없어도 세상에 존재하는 수많은 데이터에 대해 위 그림과 같은 patch 작업 및 어디 번호인...

완전 탐색 및 백트래킹, DFS 개념잡기 좋은 블로그 링크 완전 탐색(Brute-Force), 시뮬레이션을 구현으로 봄 완전탐색: 모든 경우의 수를 주저 없이 다 계산하는 해결 방법 시뮬레이션: 문제에서 제시한 알고리즘을 한 단계씩 차례대로 직접 수행하는 방법 실전 문제풀이를 하다보니 내가 완전 탐색에 대한 개념이 잘 잡혀 있지 않은것 같아서 조금 정리해본다. 완전 탐색의 정의는 다음과 같다. 무식하게 푼다(Brute-force)라는 말로도 쓰이며 가능한 경우의 수를 일일이 나열하면서 답을 찾는 방법 완전 탐색을 구현하는 방법은 여러가지가 있다. if, else문을 통한 경우의 수 나누기...

구조도 추천시스템 수업 강의자료 파이썬 머신러닝 완벽가이드 구조도. 아래 행렬표의 왼쪽 그림이 사용자 기반, 오른쪽 그림이 아이템 기반 Content-based filtering 콘텐츠 기반 필터링이다. 추천하고자 하는 아이템이 영화라고 했을 때 콘텐츠는 장르, 평점, 등장인물등 영화를 구성하는 속성값 으로 볼 수 있을듯 하다. 코드 구현 TMDB 포스트 Collaborative filtering 가장 많이 사용되는 추천시스템 기법으로, 사용자가 아이템을 매긴 평점 정보나 상품 구매 이력과 같은 사용자 행동 양식(User Behavior)만을 기반으로 추천하는 것이다. Col...