학습블로그.. AI를 곁들인..

왼쪽과 같이 입력이 다항식으로 주어지면 동류항끼리 계산해서 출력을 하는 문제였다.반례를 잘 찾아야 하는 문제였다.  나는 중간의 ' + '를 기준으로 split을 해서 풀었다.그렇기 때문에 출력 형식에 따라서 하나하나 처리를 해주어야 했다.먼저 if문으로 입력이 다항식일 때, 단항식일 때를 처리해줬다. 그리고 다항식 if문 안에 출력의 형태에 따라 또 if문을 넣어주었다.출력 꼴이 ax + b 라고 할 때, 출력이 'x'일 때, 'x+b'일 때, 'b'일 때, 'ax'일 때, 'ax + b'일 때 모두 따로따로 처리해줘야 했다.다른 풀이를 봐도 뾰족한 수는 없는 것 같다.def solution(polynomial): a_part, b_part = 0, 0 # 다항식 일 때 if ' + '..

공부하는 단계에서 정리한 내용입니다.잘못된 내용이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다.https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf 3.8.2 Projection onto General Subspaces이번에는 벡터 $x$의 $\mathbb R ^{m}$($m \geqslant 1$)로의 orthogonal projection $x - \pi_{U}(x)$를 구해볼 것이다. 아래 그림과 같은 상황이다.  3.8.1에서 했던 것처럼 3단계에 걸쳐서 구하면 된다. 1.  $\lambda$ 구하기  $\pi_{U}(x) = \sum_{i=1}^m \lambda_{i} b_{i} = B \lambda$이고, $B = \begin{bmatrix} b_{1}, ..., b_{m} \..

어제 링크드인 계정을 새로 만들었다.프로필에 쓸 게 대학 하나밖에 없는 걸 보고 새삼 갈 길이 멀다는 생각이 들었다. 계정 만든 김에 큰 기대 없이 한분께 연락드려서 조언을 구했는데친절하고 세세하게 현실적으로 조언해 주셨다.요새 여기저기 지원하고 이것저것 고민하면서 인생이 막막했는데 너무 감사했다. 세상의 따뜻함을 느꼈다.. 흑흑일단 지금 하고 있는 mml 스터디 열심히 해서 선형대수 기초를 쌓고 (힘든데 그만큼 뿌듯한 스터디다)코테 준비도 꾸준히 해놓아야겠다.정처기 실기 공부하는 김에 c랑 기초 cs지식도 잘 훑어놔야겠다.그리고 여러 가지 생각 끝에 .. 나는 기초 탄탄하고 문제 해결력 좋은 문돌이 가 되기로 했다.당장 눈앞에 성과가 없더라도 불안해하지 않고 기초를 다져야겠다는 뜻이다. 이 길로 가야겠..

공부하는 단계에서 정리한 내용입니다.잘못된 내용이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다.https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf 3.8 Orthogonal ProjectionsProjection은 선형변환에서 매우 중요한 개념이다. (e.g. PCA, deep auto-encoder)머신러닝에서 종종 고차원의 데이터를 다루게 되는데, 고차원 데이터는 분석･시각화하기가 힘들기 때문에 차원을 축소시키는 방법을 사용한다.고차원 데이터는 몇몇 차원에 정보가 집중되어있기에 가능한 방법이다.이때, 정보손실을 최소화하기 위해서 가장 중요한 차원을 찾아야 한다. 이를 Orthogonal projection 이라고 한다.그림으로 나타내면 아래와 같다.이 방법은 Chapter10의 li..

공부하는 단계에서 정리한 내용입니다.잘못된 내용이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다.https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf 3.5 Orthonormal BasisSection 2.6.1에서 basis의 성질을 다루면서 n차원 벡터공간에는 n개의 basis 즉, n개의 선형 독립 벡터가 필요하다는 것을 배웠다.Section 3.3과 3.4에서는 벡터의 길이와 벡터 간의 각도를 구하기 위해서 inner product를 사용했다.이제 basis 벡터들이 orthogonal하고 각 벡터들의 길이가 1인 orthonormal basis에 대해서 살펴볼 것이다.  Def 3.9 (Orthonormal Basis)n차원의 벡터공간 $V$와 이 벡터공간에 n개의 basis {$..

공부하는 단계에서 정리한 내용입니다.잘못된 내용이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다.https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf 3.3 Lengths and DistancesSection 3.1에서 벡터의 길이를 구할 때 norm을 사용했다.내적은 norm과 관련이 깊다. $\| x \| := \sqrt{\langle x, x \rangle}$과 같이 내적을 통해 norm을 구할 수 있기 때문이다.지금부터 우리는 내적으로부터 유도되는 norm들에 대해서 살펴보면서(cf. 맨하튼norm x) 길이, 거리, 각도와 같은 것들을 공부할 것이다.  Remark (Cauchy-Schwarz Inequality).$(V, \langle \cdot, \cdot \rangle)$에서..

공부하는 단계에서 정리한 내용입니다.잘못된 내용이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다.https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf 3.2 Inner ProductsInner product는 벡터의 길이와 두 벡터 사이의 각도를 직관적으로 알 수 있게 해준다.주로 벡터들이 서로 orthognal한지 확인하기 위해 사용된다. 3.2.1 Dot ProductDot Product은 두 벡터를 입력으로 받아서 스칼라 값을 반환하는 연산이다.​ 공식은 아래와 같다. $$\mathbf{x}^\top \mathbf{y} = \sum_{i=1}^{n} x_i y_i$$ 하지만 inner product는 단순한 dot product보다는 일반적인 개념이다.  3.2.2 General Inne..

공부하는 단계에서 정리한 내용입니다.잘못된 내용이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다.https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf 3 Analytic GeometryChapter2에서는 벡터, 벡터공간, 선형맵핑에 대해서 전체적으로, 하지만 추상적으로 배웠다.이번 챕터인 Chapter3에서는 여기에 기하학적인 이해와 직관을 더해볼 것이다.구체적으로는 geometric vector들의 길이를 계산하고, 두 geometric vector 사이의 거리와 각도를 구해볼 것이다.그러기 위해서 벡터공간을 inner product(벡터공간의 기하학적인 것들을 유도함)로 다룰 것이다.Inner product과 관련된 norm과 metric들은 유사성과 거리에 대해서 직관적으로 알 수 ..

정처기 필기 합격 후기 (2025년 1회차)2025년 1회차 필기를 봤다. 69점(60/80/60/75/70)으로 아슬아슬하게 합격했다.~~ 목차 ~~1. 응시 이유/목표2. 베이스3. 공부 방법4. 시험 후기 1. 응시 이유 / 목표정보처리기사 자격증 자체가 필요하지는 않았지만 비전공자로서 최소한의 CS지식을 알고 있다는 것을 보이고 싶었다.때마침 딱 필기시험 접수기간이어서 시험을 보기로 했다. 2. 베이스베이스가 아예 없다고 할 순 없었다.유리한 점부족한 점- 전체적으로 익숙한 용어들이 많았음- SQLD 취득- CS 기초지식 훑는 스터디 경험- 학교에서 c언어, 네트워크, 데이터베이스 과목 청강 경험- JAVA 문외한- 5과목(정보시스템 구축관리) 문외한 3. 공부 방법오른쪽의 수제비 기출문제집과 c..

공부하는 단계에서 정리한 내용입니다.잘못된 내용이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다.https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf - Exercise 2.11부터 2.20을 풀었다.- 생각보다 시간이 오래걸렸다. (약 6시간)- 저번이 어렵다고 생각했는데, 이번이 훨씬 어렵다.- 선형대수 어렵다..