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목록Python (49)
끄적거림
문제 요약하면, 양말색(숫자 리스트)별로 양말 리스트가 주어졌을 때, 색이 짝을 이루는 양말의 갯수를 반환하는 문제이다. 코드 # import numpy as np import collections as co """ - n : 주어지는 양말의 갯수 - ar : 실제 양말의 색상과 양말들 """ # method 1 : deque def sockMerchant(n, ar): dq = co.deque([]) ndq = 0 res = 0 append_flag = False for i in range(n): if ndq == 0: # deque init dq.append(ar[i]) ndq += 1 print(dq) else: for j in range(ndq): if dq[j] == ar[i]: # 양말 짝을 ..
참고 : https://seongonion.tistory.com/108 # import numpy as np # import collections as co def getWays(n, c): # rc = [i for i in c if i
https://github.com/ritchieng/the-incredible-pytorch GitHub - ritchieng/the-incredible-pytorch: The Incredible PyTorch: a curated list of tutorials, papers, projects, communities an The Incredible PyTorch: a curated list of tutorials, papers, projects, communities and more relating to PyTorch. - GitHub - ritchieng/the-incredible-pytorch: The Incredible PyTorch: a curated list... github.com https:..
https://machinelearningmedium.com/2018/04/22/principal-component-analysis/ Principal Component Analysis A mathematical procedure that transforms a number of (possibly) correlated variables into a (possibly smaller) number of uncorrelated variables called principal components. machinelearningmedium.com
베이지안 뉴럴넷을 다루면서 dropout에 대해 깊이 알고자 하여 이거저거를 찾아 보았고 그 과정을 좀 끄적여보고자 한다. What Dropout? 가장 기본적인 뉴럴넷은 보이는 (a)그림으로 생각해볼 수 있다. 모든 노드들에 모두 fully connected되어 있다. 반면 dropout이 걸린 뉴럴넷은 (b) 그림과 같다. 몇몇 노드들이 drop되어 남아있는 노드들끼리만 연결되어 있는 것을 볼 수 있다. 이런식으로 fully connected된 node들중 랜덤하게 일부를 버림으로써 노드의 수를 줄이고 더 간결하게 뉴럴넷 모형을 만드는 것을 dropout이라고 부른다. 이 dropout 방법론은 학습에만 사용하고 test할 때는 fully connected된 모형을 사용한다. Why Dropout? ..
[리뷰 크롤링] PlayStore 댓글 크롤링하기 in python 1(feat. selenium) [리뷰 크롤링] PlayStore 댓글 크롤링하기 in python 2(feat. selenium) [리뷰 크롤링] PlayStore 댓글 크롤링하기 in python 3(feat. selenium) [리뷰 크롤링] PlayStore 댓글 크롤링하기 in python 4(feat. selenium) [리뷰 크롤링] PlayStore 댓글 크롤링하기 in python 5(feat. selenium) 예전에 포스팅했던 글들인데, 많은 사람들이 찾게되면서 여러가지 문의를 남기셨다. 그중에서 가장 많은 문의를 받은 것이 총 자동화된 코드를 알고싶으시다는 요청이어서 이렇게 간단하게나마 글을 끄적여본다. 일단 내 블..