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우선순위 큐 우선순위 큐 : 원소를 제거할 시, 가장 우선순위가 높은 원소를 제거 (아래의 예시에서는 5부터 제거되었지만 실제 코드에서는 작은 값이 우선순위가 높다고 가정되어서 작은 값부터 제거됩니다.) 우선순위 큐 : 배열로 구현하기 class priorityQueue: ''' 우선순위 큐를 리스트으로 구현합니다 ''' def __init__(self) : self.data = [0] def push(self, value) : ''' 우선순위 큐에 value를 삽입합니다. ''' self.data.append(value) def top(self) : ''' 우선순위가 가장 높은 원소를 반환합니다...

트리 대표적인 자료구조 4가지 스택 : 마지막에 들어온 녀석이 먼저 나감 큐 : 먼저 들어온 녀석이 먼저 나감 트리 : 정점과 간선으로 이루어진 자료구조 트리의 용어 정점 : Node 간선 : 정점과 정점을 잇는 선 부모노드 : 바로 위에 달려있는 노드. 예) 2번과 3번노드는 1번 노드를 부모노드로 가짐 자식노드 : 바로 아래에 달려있는 노드. 예) 1번 부모노드의 자식노드는 2번과 3번 노드 레벨 : 노드의 높이를 의미 트리의 경우 트리 안에 또다른 트리가 존재 (트리의 재귀적 성질) 그렇다면, 트리를 왜 사용하는 것일까요? 정점에 무슨 자료를 담는가? : 코드가 실행되는 상태 간선은 어떤 의미인가? : 코드 A가 코드 B를 부른다. 즉, 트리를 보면 컴퓨터가 코드를 어떻게 실행시키는지에 대한 상태를..

2019.09.17 회의 아파트 실거래가 데이터를 활용하여 이상치 탐지 거래내역 현재 부동산 거래를 하면 계약 체결일부터 60일 이내에 관할 시군구에 실거래가 신고를 해야 한다. 그런데 신고를 허위로 하는 경우가 많다. 2016년에만 실거래가 신고 위반이 3884건이나 됐다. 지난해에도 6월까지 신고 위반이 2748건이나 됐다. 특이한 점은 탈세를 노린 '다운 계약(실거래가 보다 낮은 금액으로 신고)'이 많지만, 가격을 올려 신고하는 '업계약'도 매년 200~300건씩 적발된다는 점이다. 이 자료는 김영진 더불어민주당 의원이 지난해 국정감사 때 국토부에서 제출받아 공개한 내용이다. [출처: 중앙일보] " 부동산 계약 취소해도 실거래가 그대로 남아" ...자전 거래 의혹에 신뢰 추락한 실거래가 공개시스템 ..

리스트와 링크드 리스트의 장점과 단점 스택, 큐 대표적인 자료구조 4가지 스택 : 마지막에 들어온 녀석이 먼저 나감 큐 : 먼저 들어온 녀석이 먼저 나감 스택과 큐는 두가지 원리를 가지고 그 이상도 그 이하도 아닙니다. 그렇다면 스택과 큐를 왜 사용할까요? 그 의미를 아는게 중요합니다. 스택이랑 큐는 언제 쓸까요? 스택은 상태(Status)를 저장하는 자료구조입니다. 예를들어, 아래의 그림과 같이 마켓에서 음식을 사러간다고 생각하겠습니다. 마켓에서 미역, 국간장, 후추를 사고 포인트를 적립하려고보니 집에 포인트 카드를 두고온 것을 기억했습니다. 그래서 집에 돌아가서 카드를 가져오려고하니 이번에는 세탁소에 맡긴 옷에 열쇠를 넣어둔게 기억이 났습니다. 이제 세탁소에 가서 열쇠를 찾고 집에가서 카드를 꺼내 마..

배열, 연결리스트, 클래스 데이터 구조 (자료구조)이란? 데이터 구조 : 데이터를 저장하는 구조 프로그래밍에서의 자료는 숫자를 의미 컴퓨터 공학의 기본적인 커리큘럼은 아래의 3가지로 구성됨 프로그래밍 언어 : Python, C / C ++ / Matlab 자료구조 : Stack, Queue, Tree (저장하는 방법) 알고리즘 : Brute-Force, Divide & Computer, Dynamic Programming (연산하는 방법) 예를들어, 아래와 같이 샴푸를 보관하는 통(자료구조)을 만들때 아래와 같이 4개를 생각할 수 있고 각자마다의 장단점이 있음. 즉, 나의 목적에 맞게 데이터를 담는 그릇을 디자인 해야한다. 변수, 리스트, 링크드 리스트 변수 : 가장 기본적인 자료구조 리스트 (List)..

이번 Lecture3에서는 지난Lecture2(https://eda-ai-lab.tistory.com/122)에 이어서 Word window Classification과 NN에 대해 알아보도록 하겠습니다. 지난번과 마찬가지로 파리의 언어학도블로그의 글을 토대로 내용을 추가하였습니다. 일반적으로 우리는 training dataset을 i=1부터 N까지 xi라는 inputs과 yi라는 output(label or class)에 대해 가지고 있습니다. nlp에서는 xi는 단어나 문장, 문서를 의미하고 yi는 classes일수도 words나 다른 것들일 수도 있습니다. 위의 데이터를 ML/ Deep Learning 방법으로 분류의 과정을 거치게 됩니다. 분류는 아래의 그림처럼 비슷한 비슷한 Output끼리 모이..

이번 Lecture2에서는 지난Lecture1(https://eda-ai-lab.tistory.com/120)에 이어 word2vec에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 그리고 counting 기법과 GloVe model에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 대부분의 내용은 파리의 언어학도의 글을 토대로 만들었습니다. 1. Review: Main idea of word2vec 지난 시간에 배운것부터 복습해보면, Word2vec는 one-hot-vector의 한계를 극복하려고 등장한 개념입니다. 중심단어가 주어졌을 때, 주변단어가 나타날 확률을 계산하고 window내의 이 확률의 곱을 최대화 하도록 학습을 하게 됩니다. Objective function은 위의 P(o|c)가 되고, 우변의 v는 입력층과 은닉층..

CS224N의 1주차 강의 Introduction and Word Vectors의 강의 순서입니다. 기본적인 인간의 언어에 대해 먼저 이야기를 하고 Wor2Vec와 Gensim에 대해서 이야기를 진행합니다. 1. The course CS224n의 강의를 통해서 배울 수 있는 것은 아래와 같습니다. 첫째로, attention과 같은 최근 deep learning의 기법들을 배우고 이해할 수 있습니다. 두번째로, 사람의 언어가 왜 이해하기 어려운지 그리고 어떻게 생산해야 하는지, 이해해야 하는지에 대해 알 수 있습니다. 마지막으로, PyTorch를 이용하여 자연어처리의 많은 문제들을 해결할 능력을 기를 수 있습니다. 2. Human language and word meaning 우리는 단어의 의미를 어떤식으..

Note : edwith의 조경현 교수님의 딥러닝을 이용한 자연어 처리를 보고 필가한 자료입니다. 선행학습 자료 https://github.com/nyu-dl/Intro_to_ML_Lecture_Note/blob/master/lecture_note.pdfIntroduction to Machine Learning: Chapters 1-2 를 학습합니다. https://github.com/nyu-dl/NLP_DL_Lecture_Note/blob/master/lecture_note.pdfDeep Learning for NLP: Chapters 2-4 를 학습합니다. http://videolectures.net/deeplearning2016_cho_language_understanding/Deep Natural..