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데이터 분석을 위해 모델을 사용하거나, 특정 목적에 사용하기 위한 모델을 학습시키려고 하는 경우, 데이터에 대한 전처리 과정은 굉장히 중요하다. 특히 모델이 잘 학습할 수 있도록 data를 scaling하고 불필요하거나 잘못 입력된 결측 값들을 사전에 제거하는 것은, 정제된 데이터를 사용함으로써 효율적으로 모델이 학습되고 사용할 수 있는 도구로서 잘 기능할 수 있도록 하는 첫 걸음이다. 사실상 다양한 라이브러리를 통해 모델을 쉽게 import 하여 사용할 수 있다는 점에서, 어떤 problem을 해결하고자 모델을 사용할 것인지에 관한 목적을 명확히 설정하는 것과 더불어, 이를 위해 데이터를 어떻게 구축하여 사용할 것인가 하는 것 역시 굉장히 중요한 문제이다. 효과적인 데이터 전처리를 위해서는 정말 다양한..

[문제] 두 수의 최소공배수(Least Common Multiple)란 입력된 두 수의 배수 중 공통이 되는 가장 작은 숫자를 의미합니다. 예를 들어 2와 7의 최소공배수는 14가 됩니다. 정의를 확장해서, n개의 수의 최소공배수는 n 개의 수들의 배수 중 공통이 되는 가장 작은 숫자가 됩니다. n개의 숫자를 담은 배열 arr이 입력되었을 때 이 수들의 최소공배수를 반환하는 함수, solution을 완성해 주세요. [제한 사항] arr은 길이 1이상, 15이하인 배열입니다. arr의 원소는 100 이하인 자연수입니다. [풀이] def solution(arr): answer = 1 for i in arr: answer = lcm(answer, i) return answer # 최대공약수 def gcd(x,..

[문제] 두 수를 입력받아 두 수의 최대공약수와 최소공배수를 반환하는 함수, solution을 완성해 보세요. 배열의 맨 앞에 최대공약수, 그다음 최소공배수를 넣어 반환하면 됩니다. 예를 들어 두 수 3, 12의 최대공약수는 3, 최소공배수는 12이므로 solution(3, 12)는 [3, 12]를 반환해야 합니다. [제한 사항] 두 수는 1이상 1,000,000이하의 자연수입니다. [풀이] def solution(n, m): n_list = [] # 최대공약수 찾는 과정 for i in range(n, 0, -1): if (n % i == 0) and (m % i == 0): n_list.append(i) a = max(n_list) b = max(n_list) * (n // max(n_list)) *..

[문제] Leo는 집으로 돌아와서 아까 본 카펫의 노란색과 갈색으로 색칠된 격자의 개수는 기억했지만, 전체 카펫의 크기는 기억하지 못했습니다. Leo가 본 카펫에서 갈색 격자의 수 brown, 노란색 격자의 수 yellow가 매개변수로 주어질 때 카펫의 가로, 세로 크기를 순서대로 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. [제한사항] 갈색 격자의 수 brown은 8 이상 5,000 이하인 자연수입니다. 노란색 격자의 수 yellow는 1 이상 2,000,000 이하인 자연수입니다. 카펫의 가로 길이는 세로 길이와 같거나, 세로 길이보다 깁니다. [풀이] # 약수 문제 def solution(brown, yellow): answer = [] num = brown + yellow..

효진이는 멀리 뛰기를 연습하고 있습니다. 효진이는 한번에 1칸, 또는 2칸을 뛸 수 있습니다. 칸이 총 4개 있을 때, 효진이는 (1칸, 1칸, 1칸, 1칸) (1칸, 2칸, 1칸) (1칸, 1칸, 2칸) (2칸, 1칸, 1칸) (2칸, 2칸) 의 5가지 방법으로 맨 끝 칸에 도달할 수 있습니다. [문제] 멀리뛰기에 사용될 칸의 수 n이 주어질 때, 효진이가 끝에 도달하는 방법이 몇 가지인지 알아내, 여기에 1234567를 나눈 나머지를 리턴하는 함수, solution을 완성하세요. 예를 들어 4가 입력된다면, 5를 return하면 됩니다. [제한 사항] 1

신경망 모델의 output을 바라보는 두 가지 관점 input에 대한 output이 특정 label일 확률로 보는 경우 (Bernoulli) 이 관점에서 신경망 모델의 weights는 input data가 정답 label일 확률을 높일 수 있도록 학습 이 관점에서 model의 목적은 lassification의 관점과 유사하게, input data가 특정 label을 가질 확률을 높이도록 weight를 조절하는 것 input에 대한 output이 input data의 attribute의 확률분포의 평균 값으로 보는 경우 (Gaussian) 이 관점에서 신경망 모델의 weight는 output이 정답 label이 갖는 확률분포의 평균 값을 출력할 수 있도록 학습 이 관점에서 model의 목적은 input d..

Finn은 요즘 수학공부에 빠져 있습니다. 수학 공부를 하던 Finn은 자연수 n을 연속한 자연수들로 표현 하는 방법이 여러개라는 사실을 알게 되었습니다. 예를들어 15는 다음과 같이 4가지로 표현 할 수 있습니다. 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15 4 + 5 + 6 = 15 7 + 8 = 15 15 = 15 [문제] 자연수 n이 매개변수로 주어질 때, 연속된 자연수들로 n을 표현하는 방법의 수를 return하는 solution를 완성해주세요. [풀이] def solution(n): answer = 1 for i in range(1, n//2 + 1): total = 0 while total < n: total += i if total == n: answer += 1 break else: i +=..

2017 팁스타운 [문제 설명] 짝지어 제거하기는, 알파벳 소문자로 이루어진 문자열을 가지고 시작합니다. 먼저 문자열에서 같은 알파벳이 2개 붙어 있는 짝을 찾습니다. 그다음, 그 둘을 제거한 뒤, 앞뒤로 문자열을 이어 붙입니다. 이 과정을 반복해서 문자열을 모두 제거한다면 짝지어 제거하기가 종료됩니다. 문자열 S가 주어졌을 때, 짝지어 제거하기를 성공적으로 수행할 수 있는지 반환하는 함수를 완성해 주세요. 성공적으로 수행할 수 있으면 1을, 아닐 경우 0을 리턴해주면 됩니다. 예를 들어, 문자열 S = baabaa 라면 b aa baa → bb aa → aa → 의 순서로 문자열을 모두 제거할 수 있으므로 1을 반환합니다. [제한사항] 문자열의 길이 : 1,000,000이하의 자연수 문자열은 모두 소문..