Algorithms 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

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

멀티 에이전트 강화 학습(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)은 다수의 에이전트가 동시에 학습하고 상호작용하는 환경에서 최적의 행동을 학습하는 강화 학습 방법을 말한다.

“The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” Arthur Lee Samuel What is