📌 본 포스팅은 연결리스트 알고리즘에 대한 내용을 다룹니다. 1. 연결리스트와 어레이리스트와 linked list 의 성능 : 값을 꺼내기가 쉽냐, 넣기가 쉽냐, 지우기가 쉽냐로 판단조회관점에서는 리스트가 훨씬 좋다. array[3] 하면 조회가 O(1) 로 끝. linked list는 처음부터 살펴야하기때문에 최악의 경우 처음부터 하나씩 조회하면서 목표 메모리까지 도달 = O(n)리스트는 삽입할때 싹다 한칸씩 옴기고 4번째 메모리에 데이터를 넣어야함.연결리스트는 상자가 다음 상자를 가리키게 만드는 구조라서 가리키는 위치만 바꾸면 됨 삽입에 특화됨.caseArrayLinkedListReadO(1)O(N)Insert, DeleteO(N)O(1)Append꽉차면 새 메모리 할당노드 끝 동적 추가결론접근 ..

Command + Shift +5 => Option -> Other Location ->  원하는 폴더 지정

2024.12.17 07:57 📌 본 포스팅은 파이썬으로 알고리즘을 구현하는 내용을 다룹니다. 1. 점근 표기법. 5050 을 구하는데 101 번계산, 50번계산 후자가 더 좋은 알고리즘이다. 빅오(Big-O) : 최악의 경우 연산량. ex) 배열 내에 특정 숫자가 존재 여부 ->True False 반환 arr = [3,5,6,1,2,4]def is_number_exit(num,arr): return True if num in arr else Falseis_number_exit(3,arr) # Trueis_number_exit(120,arr) # False☞ 가장 좋을 때는 1번, 가장 나쁠때는 n 번 계산 O(1), O(n) 2.시공간 복잡도 알고리즘을 평가하는 법. 걸리는 시간, 설치시..

📌 본 포스팅은 오버샘플링을 통한 데이터 불균형 해결 내용을 다룹니다. 📌 [참고] 데이콘 1. 데이터 불균형  1.1 데이터 불균형 모델 학습의 균형한 클랫의 데이터가 다른 클래스에 비해 훨씬 많을 때 발생함. ex) 은행 사기 탐지 시스템에서 정상거래는 많지만 사기거래는 적은 경우 모델이 사기 거래를 제대로 인식하지 못할 수있음. 모델 성능 저하, 일반화 능력 감소, 부정적 결과 초래데이터가 불균형하면 다양한 상황을 제대로 학습 불가. 특정 유형 데이터만 많이 보면 다른 중요한 유형 간과 혹은 잘못 이해소수 클래스 과소평가 사기거래를 찾는게 아니라 그냥 모든 거래를 정상으로 분류 할수 있음. 이럴경우 99 퍼 예측률 나옴. 불균형으로 인한 과적합이 나올수 잇음. 정상거래에 완전히 과..

📌 본 포스팅은 이상치를 체크하고 시각화하는 내용을 다룹니다.비정상적이지만 중요할 수잇는 데이터 포인트 발견 , 통계기법과 알고리즘 접근법 , Z-score, DBSCAN, LOF 다변량 기법단변량 이상치, 다변량 이상치 탐지 1. 데이터에 숨이있는 이상치의 비밀과 영향 다른값과 현저히 다른 데이터 , 오류, 실수, 예상치 못한 중요한 현상 반영 하기도함.이상치는 종종 숨겨진 비밀을 풀어나가는 열쇠 , 잘못하면 분석 결과를 왜곡.  1.1 정의좀 특별해, 새로운 관점이나 중요한 정보.  1.2 원인인간적인실수, 데이터 손상, 실제로 예외적인 일( 이상치로 단정지어버리면 안되고 원인 분석을 하고 패턴에서 위치 이해).  1.3 유형단변량 이상치 : 변수하나에서 이상한 값.다변량 이상치 : 변수 여러개를 ..

📌 본 포스팅은 HTML CSS tag 에 대한 내용을 다룹니다.📌 [참고] https://juheeexx.tistory.com/13📌 [참고] https://marketingscribbler.tistory.com/3 1. 기초 용어 1.1 선택자정의 : css 스타일 적용, 해당 데이터의 문서 내 위치• 태그 선택자(Type selector)html 요소를 직접 지칭하는 가장 간단한 선택자.ex) p를 선택하면 에 해당하는 모든 데이터를 수집 가능.• ID 선택자(ID selector)id에 해당하는 html 요소를 찾아 선택함.ex)커피류 div#coffe-menu 라는 선택자를 사용하면 커피류라는 데이터를 선택하게 됨.• 복합 선택자(Combinator)html 문서는 계층적임. 부모(상위..