출처: ※ 읽으시기 전에 - 제가 현재 숙지하고 있는 STL 내용은 대부분 레퍼런스를 참고하지 않고, 직접 이리저리 실험해가며 익힌 내용입니다. 글을 쓸 때는 레퍼런스를 이용하여 검증하지만, 그래도 이론적인 부분에서 제가 틀리게 작성할 수도 있습니다. 따라서 피드백은 언제나 환영입니다. - 앞으로 소개드릴 자료구조, 함수 등은 반드시 직접 구현할 수 있어야 합니다. 100% 완벽하게 구현할 수 있어도 좋고, 핵심적인 부분만 구현할 수 있어도 좋습니다. 적어도 어떤 원리로 작동하는지는 알아야합니다. 원리를 모른 채 그냥 가져다 쓰는 건 언제 어떤 난관에 부딪칠지 모르기 때문에 상당히 위험합니다. 가져다 쓰는 건 구현이 가능한 이후입니다. 0. qsort 함수와 sort 함수와의 비교 “qsort 함수가 있..

출처: http://www.aistudy.co.kr/physics/monte_carlo_method.htm Monte Carlo mothod Monte Carlo method 는 임의의 수 (random number 또는 pseudo-random number) 를 사용하여 다양한 계산문제를 푸는 알고리즘 으로서 결정적 알고리즘 (deterministic algorithm) 의 반대되는 개념이다. 전산물리 (computational physics) 와 관련 응용분야에서 매우 중요한 방법이며 esoteric quantum chromodynamics calculations 로부터 heat shields and aerodynamic forms 설계 까지 다양한 응용을 갖는다. 이 방법은 radiance fiel..

http://www.datamarket.kr/xe/index.php?mid=board_ecko11&page=3&document_srl=411

출처: http://www.datamarket.kr/xe/board_BoGi29/9880 본격적으로 KNN알고리즘을 들어가기 전에, 분류(Classification)와 군집화(Clustering)의 차이에 대해 간단히 알아보겠습니다. 분류(Classification) - 이미 클래스(계급, 범주)를 갖은 데이터를 새로운 데이터가 들어왔을 때 구별을 위한 모델링( Suvervised learning : 지시학습 ) 군집화(Clustering) - 클래스(계급, 범주)가 없는 데이터를 어떠한 기준이나 규칙에 의해 분석가가 임의의 그룹으로 나누는 모델링( Unsupervised learning : 비지시학습 ) 으로, KNN알고리즘은 분류에 속하게 됩니다. KNN 알고리즘의 개념에 대해 간단하게 보자면 새로운..

데이터에 맞는 알고리즘 모델 태스크 지도 학습 알고리즘 최근접 이웃 분류 나이브 베이즈 분류 결정 트리 분류 선형회귀 수치 예측 회귀 트리 수치 예측 모델 트리 수치 예측 신경망 다중 용도 서포트 벡터 머신 다중 용도 비지도 학습 알고리즘 연관 규칙 패턴 탐지 K평균 군집화 군집화

KNN 알고리즘http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=santalsm&logNo=220526205088 K-최근접 이웃 알고리즘https://ko.wikipedia.org/wiki/K-최근접_이웃_알고리즘 K-평균 알고리즘https://ko.wikipedia.org/wiki/K-평균_알고리즘