헬창 개발자

1. 선형 회귀란?선형 회귀(Linear Regression)는 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 선형 함수로 모델링하는 기법입니다. 목표는 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 설명하는 직선(혹은 평면)을 찾는 것입니다. 이 기법은 회귀 분석의 가장 기본적인 형태입니다.2. 선형 회귀의 수식단일 입력 변수 xxx와 출력 변수 yyy에 대한 선형 회귀 모델은 다음과 같은 수식으로 표현됩니다:β0​는 절편(Intercept)β1​은 기울기(Slope)3. 선형 회귀 알고리즘선형 회귀 알고리즘의 목표는 데이터 포인트와 예측 직선 간의 오차를 최소화하는 것입니다. 오차는 주로 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)로 측정됩니다. 선형 회귀의 주요 단계는 다음과 같습니다 1.모델 정의 2...

소스코드 def quick_sort(arr): if len(arr) pivot: big_arr.append(num) else: equal_arr.append(num) return quick_sort(small_arr) + equal_arr + quick_sort(big_arr) if __name__ == "__main__": n = int(input()) arr=[] for i in range(n): input_num = int(input()) arr.append(input_num) arr = quick_sort(arr) for i in arr: print(i, end=" ") 알고리즘 설계 알고리즘 설명 결과화면

소스코드 시뮬레이션

주제 설계 시연 https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=aT1hfK1rxiI 깃허브: https://github.com/gilgagun/Hello-World-

모델링 모습 관계 설명

설계도 오른쪽 회전의 알고리즘 루트 노드 n에서 불균형이 발견된다면, n.left를 x로 선언하고 n.left를 x.right로 만들어줘 연결을 끊는다. x.right에 n을 연결해줘 서브트리로 갱신한다. 왼쪽 회전은 방향만 바꿔주면 된다. 코드 class Node: def __init__(self, key, height, left=None, right=None): self.key = key self.height = height self.left = left self.right = right class AVL: def __init__(self): self.root = None def height(self, n): if n == None: return 0 return n.height def put(self..

https://www.acmicpc.net/problem/13458 13458번: 시험 감독 첫째 줄에 시험장의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000,000)이 주어진다. 둘째 줄에는 각 시험장에 있는 응시자의 수 Ai (1 ≤ Ai ≤ 1,000,000)가 주어진다. 셋째 줄에는 B와 C가 주어진다. (1 ≤ B, C ≤ 1,000,000) www.acmicpc.net 문제 총 N개의 시험장이 있고, 각각의 시험장마다 응시자들이 있다. i번 시험장에 있는 응시자의 수는 Ai명이다. 감독관은 총감독관과 부감독관으로 두 종류가 있다. 총감독관은 한 시험장에서 감시할 수 있는 응시자의 수가 B명이고, 부감독관은 한 시험장에서 감시할 수 있는 응시자의 수가 C명이다. 각각의 시험장에 총감독관은 오직 1명만 있어야..

브릿지란 단절선, 절단선을 의미하며 그래프가 2개로 나눠지는 간선을 의미한다. 다음과 같은 그래프가 있다. 이 그래프에 단절선은 어떻게 찾을까?? 우리가 필요한 자료구조는 순회 체크 리스트, 현재 정점, 부모 정점, 브리지를 담을 리스트, 우회로 변수, (a, b) = (본인 순번, 주변 최소 순번)이다. 이제 알고리즘을 살펴보자 요약은 다음과 같다. # 자식 노드에서 부모 노드로 역으로는 검사 불가 (a, b)=(순번, 주변 최소 순번)를 비교하여 탐색하고 자식 노드의 b가 부모 노드의 a와 같으면 다른 노드를 통해 부모로 갈 수 있기 때문에 우회로가 있다고 판단하여 브리지가 아니게 되고 자식 노드의 b가 부모 노드의 a 보다 크면 우회로가 없기 때문에 브리지라고 판단한다. 정점 1에서 탐색을 시작한다..

설계도 a 테이블은 밸류값이 들어가 있고 각 값들을 이스크 코드값으로 변환시켜 키값을 만든다. 만든 키값에 테이블 사이즈만큼 나눠줘 진짜 키값을 만들어준다. 이제 키값과 밸류값으로 해시 함수를 통해 테이블에 넣기만 하면 된다. 코드 table_size=13 # 태이블 사이즈 class hash: # 해시 함수 def fx(self, num): self.key = self.find_key(num) self.re_key = [] for i in self.key: self.re_key.append(i % 12) return self.re_key # 이중 해싱 함수 def fx2(self, key): self.re_key = key % 5 return self.re_key #선형 조사법 def hash_lp_a..

import random maxsize=5 # 큐 사이즈 class que: class customer: # 고객 정보 def __init__(self, ids, arrival_time, service_time): self.id = ids self.arrival_time = arrival_time self.service_time = service_time def __init__(self): self.front = 0 self.rear = 0 self.data=[None]*maxsize def isempty(self): return self.front == self.rear def isfull(self): return self.front == (self.rear+1)%maxsize def enque(sel..