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트리와 규칙이 데이터를 관심있는 세그먼트로 ‘탐욕스럽게 ’ 분할하는 방법 C5.0, 1R,RIPPER 알고리즘을 포함하는 가장 보편적인 의사결정 트리와 분류 규칙 학습자 위험 은행 대출과 독버섯 식별과 같은 실제 분류 작업을 수행하기 위한 알고리즘 사용 방법 의사결정 트리의 이해 ▶의사결정 트리 학습자 : 강력한 분류기, 특징과 잠재적 결과 간의 관계를 모델링 하기 위해 트리 구조 활용 ▶의사결정 트리 분류기: 예시를 최종 예측 클래스 값으로 보내기 위해 결정을 분기 시키는 구조를 사용한다. EX) 일자리제안 수락 여부에 대한 의사 결정 트리 root node(루트 노드): 고려중인 일자리 제안 decision node(결정 노드): 직업의 속성에 따라 선택이 이뤄짐 branches(분기): 결정의 잠재..

jsoup사용법 1. library 추가를 해야합니다 . library 추가방법은 다음과 같아요. project structure->apps->dependencies->jsoup검색하여 추가 표시된 project structure클릭 초록add버튼을 클릭->jsoup검색->첫번째 줄 추가 2.manifest에서 추가 3. Gradle Scripts app -targetSdkVersion을 22로 낮춤 4. xml, html 가져와서 코드상에서 이용하기

안드로이드/안드로이드 스튜디오 ANR(Application Not Responding) 에 대해서 알아보겠습니다. ANR(Application Not Responding) ANR이란 안드로이드 어플리케이션이 일정시간 동안 응답하지 않을 때 프레임워크가 발생시키는 에러를 말합니다. Activity가 5초이상 사용자의 입력에 반응하지 않을때, 브로드캐스트 리시버(BR)이 10초내로 리턴하지 않을때를 말합니다. ANR을 해결하는 방법은 Thread입니다. Thread를 이용하여 해결할 수 있습니다.

jsoup을 이용해서 네이버 실시간 검색어를 파싱해오는 앱을 만들어 볼께요 ​ jsoup을 이용하기전에 준비과정은 이전 포스팅을 참고해주세요^^ https://blog.naver.com/scordelia00/221343394008 [안드로이드]안드로이드스튜디오 jsoup JSOUP은 html, xml 등을 파싱하는 자바 라이브러리jsoup사용법 1. library 추가를 해야합니다 . libra... blog.naver.com ​ 실시간 검색어를 클릭하면 네이버에서 실시간 검색어를 파싱해 와서 보여주도록 구현하였습니다. package com.droid.jsoup; import android.app.Activity; import android.os.AsyncTask; import android.os.Bun..

출처:: Filpkart 인터뷰 분류:: dp 1. 문제 이해 및 해결과정 - 시작을 기준으로 하는 것이 아니라 들어오는 지점을 기준으로 생각을 전환해보자 - 예를 들면 (2.2)에서 갈 수 있는 곳은 (3,1) (3,2) (3,3) 이지만 (3,2)로 들어올 수 있는 것은 (2,1) (2,2) (2,3) 이 된다 2. 풀이방법 1. dp #금광 # import sys sys.stdin = open("input.txt","r") t=int(input()) for tc in range(t): n,m=map(int,input().split()) arr =list(map(int,input().split())) dp=[] index = 0 for i in range(n): dp.append(arr[index:i..

출처:: https://www.acmicpc.net/problem/1932 분류:: 다이나믹프로그래밍 DP 1. 문제 이해 및 해결과정 - dp[i][j] = arr[i][j] + max(dp[i-1][j-1],dp[i-1][j]) - dp배열에 저장되는 값은 현재 위치값 + max( 입력조건 기준으로는 왼쪽위 대각선 값 or 위쪽 값) - 단!!! 처리해야 할 사항은 맨 윗줄 혹은 사이드일 때 왼쪽 or 오른쪽 대각선 값이 없으므로 처리 해야함 => 맨 왼쪽 j==0일때는 왼쪽 대각선이 없음 , 맨 오른쪽 j==len(dp[i])-1 일때는 오른쪽 대각선이 없음 2. 풀이방법 1. dp #정수 삼각형 #https://www.acmicpc.net/problem/1932 import sys sys.stdi..

출처:: 아마존 Amazon 인터뷰 분류:: 이진 탐색 1. 문제 이해 및 해결과정 2. 풀이방법 1. 이진 탐색 #고정점 찾기 # import sys sys.stdin = open("input.txt","r") n =map(int,input().split()) li=list(map(int,input().split())) def binary_search(a,l,r): l=0 r=len(a)-1 while l

다이나믹 프로그래밍(=동적계획법) - 배경) 컴퓨터는 연산 속도에 한계가 있고, 메모리 공간을 사용할 수 있는 데이터의 개수도 한정적 - 메모리 공간을 약간 더 사용하면 연산속도를 증가시킬 수 있는 방법 - 큰 문제를 작게 나누고, 같은 문제라면 한번 씩만 풀어 문제를 효율적으로 해결하는 알고리즘 - 다이나믹 프로그래밍과 분할 정복의 차이점은 다이나믹 프로그래밍은 문제들이 서로 영향을 미치는 점 - 만족해야하는 조건 1. 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있다 2. 작은 문제에서 구한 정답은 그것을 포함하는 큰 문제에서도 동일하다 - 구현 방식 1) TOP-DOWN(탑다운)방식 = 하향식 = 메모이제이션 : 큰 문제를 해결하기 위해 작은 문제를 호출 - 재귀함수를 이용하여 다이나믹 프로그래밍 소스코드를 작..