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0. 개요 1. 분석 전에 데이터를 살펴보는 방법 - 박스 플롯 & 바이올린 플롯 - 페어 플롯 - lm 플롯 2. 차원축소 (피쳐 엔지니어링) - PCA - LDA 1. 데이터 불러오기 (1) 데이터 로드 import pandas as pd df = pd.read_csv("./data/iris.csv") # sanity check with Pandas print("shape of data in (rows, columns) is " + str(df.shape)) print(df.head()) df.describe().transpose() df.describe() 는 데이터 프레임에 대한 기술을 하라는 메소드 transpose()는 전치 함수 (2) 속성 확인(attributes check) print(d..

C 로 그래프를 구현하는 중에 이해를 못하는 상황이 발생했다. 파이썬은 딕셔너리 구조를 이용해서 정말 쉽게 구현했고, 메모리 관리를 따로 안 해줘도 되니까 구조 자체에만 집중할 수 있었다. 온라인 강의를 보면서 굉장히 비효율적인 공부를 하다가, 혼자 그래프를 그려보고 직접 생각하면서 이를 코드로 구현하는 게 역시나 정석인 것 같다고 판단했다. 결론: 노트에 구조를 그려보고, 여기에 맞춰서 코드를 짜는 게 오래 남는다. 코드로 그래프를 구현한다는 것은 사람이 눈으로 인식하는 것과는 차이가 있다. 그래프 구조의 특징은 노드가 가지는 숫자가 노드의 개수보다 크지 않고, 중간에 비는 숫자가 없다. (만약 노드가 갖는 숫자가 1부터 순차적인 숫자가 아니라 중간에 훅 건너 뛰는 경우는 배열의 크기를 늘리는 방법을 ..

너비 우선 탐색(BFS) (레이아웃이 PC 에 최적화 되어있습니다.) BFS 알고리즘은 탐색하는 노드가 속한 레벨을 전부 탐색하고 다음 레벨로 넘어간다. 즉 형제 노드를 전부 탐색하고 자식노드로 내려간다. DFS의 경우 큐와 스택 두가지를 활용했는데, BFS는 큐로 구현한다. 위 그래프를 딕셔너리 형태로 표현하면 다음과 같다. graph = dict() graph[0] = [1, 2] graph[1] = [0, 3, 4] graph[2] = [0, 5, 6] graph[3] = [1] graph[4] = [1] graph[5] = [2] graph[6] = [2] res는 최종적으로 반환할 리스트이며 visit은 탐색할 노드들이 담길 리스트다. 가장 먼저 시작 노드인 0이 res 리스트에 추가된다. 다음..

깊이 우선 탐색(DFS) (레이아웃이 PC 에 최적화 되어있습니다.) 깊이 우선 탐색 알고리즘은 말 그대로 깊이를 우선순위로 두고 탐색한다. 위 이미지에서 우측의 DFS 알고리즘은 0 → 1 → 3 → 4 → 2 → 5 → 6 순서로 탐색을 한다. (이때 0에서 1, 2로 가는 순서는 상관 없다. 따라서 0 → 2 → 6 → 5 → 1 → 4 → 3으로도 탐색할 수 있다.) 위 그래프 구조를 파이썬 딕셔너리 형태로 표현하면 아래와 같다. graph = dict() graph[0] = [1, 2] graph[1] = [0, 3, 4] graph[2] = [0, 5, 6] graph[3] = [1] graph[4] = [1] graph[5] = [2] graph[6] = [2] 0에서 1로 움직이고 1에서는..