representation, likelyhood, 활성화 함수, 손실함수, optimizer, 배치 사이즈
# 갑자기 개념이 헷갈리는 순간을 위해 정리해놓음 representation : 고차원 -> 저차원 매핑likelyhood : 연속적인 사건의 수는 확률로 계산 x -> likelyhood 사용연속적인 사건이 일어날 확률은 1/무한대 = 0 이 되기 때문정형 데이터 : 특성이 열로 표현됨 비정형 데이터 : 특성이 열로 구성할 수 없음로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, XGBoost => 정보가 있지만 공간 성 x이미지 데이터의 경우,x_train : [데이터 개수, 이미지 크기[x], 이미지 크기[y], 채널]Sequential 모델 : 일렬로 층을 쌓은 네트워크 만들 때 사용 [이전층 그대로 다음층으로 연결]활성화 함수 : relu [+ leaky relu], sigmoid, softmaxsigmoid ..
[Python] [코딩 기초 트레이닝] / 주사위 게임 3
[Q]1. 4p -> 1111 * p2. 3p + q -> (10 * p + q)^23. 2p + 2q -> (p+q) * |p-q|4. 2p + q + r -> q * r5. p + q + r + s -> min(p, q, r, s)6. 1 def solution(a, b, c, d): answer = 0 return answer - len(set([a, b, c, d])) 활용 [A] (내가 쓴 답)def solution(a, b, c, d) : answer = 0 dice = [a, b, c, d] tmp = list(set(dice)) if len(tmp) == 4 : answer = min(tmp) elif len..
[Python] [코딩 기초 트레이닝] / a와 b 출력하기
[Q]1. 정수 a와 b2. -100,000 a, b = map(int, input().strip().split(' '))print(a + b) - print 문 만 작성하면 된다고 생각함- a, b를 int로 받고 있으니 str로 받아야 원하는대로 '+' 사용 가능 [A] (내가 쓴 답)a, b = map(str, input().strip().split(' '))print("a = " + a + '\n' + "b = " + b) [A] 다른 답들a, b = map(int, input().strip().split(' '))print(f"a = {a}\nb = {b}")a, b = map(int, input().strip().split(' '))print("a =",a) print("b =",b)a..