딥러닝 공부방

이 포스팅은 파이썬 알고리즘 인터뷰를 공부하면서 정리한 내용입니다. 출처 : 파이썬 알고리즘 인터뷰 코드 출처 : 파이썬 알고리즘 인터뷰 깃허브 35. 조합 leetcode 77. Combiantion 문제입니다. leetcode.com/problems/combinations/ 풀이 1. 제가 푼 풀이 def combine(self, n, k): result = [] def dfs(index, path): if len(path) == k: result.append(path) return for i in range(index, n+1): dfs(i+1, path + [i]) dfs(1, []) return result 2. 책에 나와있는 풀이 def combine(n,k): results = [] def ..

고려대학교 김성범 교수님의 확률/통계 강의와 교재 'Sheldon Ross, A First Course in Probability (10th edition)' 를 공부하고 정리한 내용입니다. 실험(Experiment) 실험은 데이터 집합을 생성하는 과정을 의미합니다. 예시 : 동전 던지기, 주사위 굴리기, 슈퍼마켓에 있는 손님들의 수 세기 Counting의 기본 원리 2개의 실험을 수행한다고 가정하겠습니다. 첫 번째 실험이 m개의 결과를 갖고 있고, m개의 첫 번째 실험의 각 결과에 대하여 두 번째 실험은 n개의 결과를 갖습니다. 그러면 두 실험의 모든 가능한 결과는 얼마나 많을까요?? 모든 가능한 결과의 집합은 m개의 행과 n개의 열로 이루어져 있습니다. 따라서 총 mn개의 결과가 도출됩니다. coun..

(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다. (k-mooc 통계학의 이해1, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 표본공간 및 사건의 원소 개수를 효율적으로 계산하는 기본 공식(경우의 수)을 소개하겠습니다. 경우의 수 - the number of cases 확률을 계산하기 위해 표본공간과 사건에 있는 원소의 개수를 효율적으로 계산하는 것이 중요합니다. 어떤 실험을 했을 때 발생할 수 있는 결과의 개수, 즉 원소의 개수를 경우의 수(the number of cases)라고 합니다. 경우의 수를 계산하는 데 있어 기본 법칙은 곱의 법칙(multiplication)입니다. 곱의 법칙에 의하면 어떤 실험이 m개의 연속된 단계로 이루어져 있고 $i$-번째 단계에서 발생 가능한 결..