Data Science Archives - DEEPLINK CORE Lab

선형 판별 분석(LDA): 데이터 차원 축소 알고리즘의 이해와 Python 구현

데이터 과학과 머신러닝에서 차원 축소는 분석 및 모델링의 성능을 높이기 위해 매우 중요한 과정이다. 그 중 선형 판별 분석(LDA, Linear

데이터 과학과 머신러닝에서는 고차원의 데이터가 문제 해결의 중요한 요소이다. 그러나 차원이 클수록 계산 비용이 증가하고, 과적합(overfitting)의 위험이 커질 수 있다.

데이터 사이언스에서는 종종 매우 큰 데이터 세트를 다루게 된다. 그러나 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지고, 분석의 복잡성이 증가할 수 있다.

다익스트라 알고리즘(Dijkstra’s Algorithm)은 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나이다. 이 알고리즘은 네트워크 라우팅, 지도

Breadth-First Search (BFS) is a popular search algorithm widely used in graph or tree data structures. BFS explores all the

너비 우선 탐색(BFS, Breadth-First Search)은 그래프 또는 트리 자료 구조에서 많이 사용되는 탐색 알고리즘이다. BFS는 시작 노드에서부터 시작해 인접한 노드를

깊이 우선 탐색(DFS, Depth-First Search)은 그래프 또는 트리 자료 구조에서 널리 사용되는 탐색 알고리즘이다. DFS는 시작 노드에서 출발해 각 분기(Branch)를

The Least Common Multiple (LCM) is the smallest number that is a multiple of two or more numbers. LCM is

The Greatest Common Divisor(GCD) is the largest number that divides two or more numbers without leaving a remainder. GCD is

최소 공배수(LCM, Least Common Multiple)는 두 개 이상의 숫자의 공통 배수 중 가장 작은 값을 의미한다. LCM은 수학에서 중요한 개념이며,