[Review] 2020-03-17 알고리즘 스터디 – 12 Week Challenge

[Review] 2020-03-17 알고리즘 스터디 – 12 Week Challenge

 

SQL Angeles는 LA 한인 IT 커뮤니티 그룹으로 다양한 IT 기술을 공부하며 회원들의 소통을 공유 합니다. 현재 다양한 스터디를 운영하고 있으며 각종 공지를 위한 포럼, 그룹채팅을 운영하고 있습니다. 커뮤니티는 회원제로 운영되고 있으며 참여의 제한은 없습니다. 스터디 참여를 원하시거나 교류를 원하시는 분은 아래 홈페이지에서 상세 내용을 확인할 수 있습니다.

·         문의메일 : Leo.Sungwook.Kang@gmail.com

·         KAKAO : SQLMVP

·          SQL Angeles 공식 홈페이지 : http://SQLAngeles.com

·          공식 Facebook 그룹 : https://www.facebook.com/groups/SQLAngeles/

 

오늘은 SQL Angeles에서 준비한 12주 프로젝트로, 온라인 알고리즘 스터디의 11주차를 진행하였습니다. SQL Angeles의 온라인 미팅은 최대 100명이 참여할 수 있으며 상시 스터디원을 모집하고 있습니다.

 

온라인 미팅은 PC 뿐만 아니라, 태블릿, 스마트폰에서도 참여가 가능하기 때문에 앞으로도 많은 참여 부탁 드립니다.

 

11주차 스터디 주제는 K-nearest neighbors 로 진행 하였습니다.

·          Week 1: Introduction to algorithms (1/7/2020)

·          Week 2: Selection sort (1/14/2020)

·          Week 3: Recursion (1/21/2020)

·          Week 4: Quicksort (1/28/2020)

·          Week 5: Hash tables (2/4/2020)

·          Week 6: Breadth-first search (2/11/2020)

·          Week 7: Dijkstra's algorithm (2/18/2020)

·          Week 8: Greedy algorithms (3/3/2020)

·          Week 9-10: Dynamic programming (3/10/2020)

·          Week 11: K-nearest neighbors

·          Week 12: Basic codding interview skills

 

 

오늘의 주제는 K-nearest neighbors 입니다. 패턴 인식에서, k-최근접 이웃 알고리즘(또는 줄여서 k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식이다.[1] 두 경우 모두 입력이 특징 공간 내 k개의 가장 가까운 훈련 데이터로 구성되어 있다. 출력은 k-NN이 분류로 사용되었는지 또는 회귀로 사용되었는지에 따라 다르다.

 

k-NN 분류에서 출력은 소속된 항목이다. 객체는 k개의 최근접 이웃 사이에서 가장 공통적인 항목에 할당되는 객체로 과반수 의결에 의해 분류된다(k는 양의 정수이며 통상적으로 작은 수). 만약 k = 1 이라면 객체는 단순히 하나의 최근접 이웃의 항목에 할당된다.

k-NN 회귀에서 출력은 객체의 특성 값이다. 이 값은 k개의 최근접 이웃이 가진 값의 평균이다.

k-NN은 함수가 오직 지역적으로 근사하고 모든 계산이 분류될 때까지 연기되는 인스턴스 기반 학습 또는 게으른 학습의 일종이다. k-NN 알고리즘은 가장 간단한 기계 학습 알고리즘에 속한다. (출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/K-%EC%B5%9C%EA%B7%BC%EC%A0%91_%EC%9D%B4%EC%9B%83_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98

 

 

 

오늘은 알고리즘 스터디의 마지막 수업을 진행하였습니다. 원래 12주 코스로 커리큘럼을 만들었으며, 마지막 12주차에서는 코딩 인터뷰 스킬에 대해서 다루려고 하였으나, 현재 참여하는 인원에서는 코딩 인터뷰에 대한 니즈가 크기 않아서 12주차는 취소를 하게 되었습니다.

 

역시나 명강사님 답게 이해하기 쉽게 설명해 주셨습니다. 또한 오늘 주제와 직접적인 연관은 없지만, 간접적으로 머신러닝에 대한 이야기, 통계 이야기 등을 해주시면서 지루하지 않은 시간으로 만들어 주셨습니다.

 

다음 스터디에도 항상 발전하는 스터디가 되기를 기대하면서 오늘 하루도 고생 많으셨습니다.

 

2020-03-17 / http://sqlangeles.com

 

 

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