데이터 과학과 머신러닝에서 차원 축소는 분석 및 모델링의 성능을 높이기 위해 매우 중요한 과정이다. 그 중 선형 판별 분석(LDA, Linear
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주성분 분석(PCA) 완벽 활용 가이드: 데이터 차원 축소 알고리즘의 이해와 Python 구현
데이터 과학과 머신러닝에서는 고차원의 데이터가 문제 해결의 중요한 요소이다. 그러나 차원이 클수록 계산 비용이 증가하고, 과적합(overfitting)의 위험이 커질 수 있다.
Continue reading[ChatGPT] Batch API 사용 완벽 가이드(코드 포함): 저렴한 비용과 효율적인 대규모 처리 방법
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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
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The Greatest Common Divisor(GCD) is the largest number that divides two or more numbers without leaving a remainder. GCD is
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최소 공배수(LCM, Least Common Multiple)는 두 개 이상의 숫자의 공통 배수 중 가장 작은 값을 의미한다. LCM은 수학에서 중요한 개념이며,
Continue readingPython을 활용한 다중 숫자 입력의 최대 공약수(GCD) 계산 방법: 원리와 구현 코드 설명
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이번 포스트에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하여 대화를 생성하는 방법을 소개하고자 한다. 이 포스트는 Python을 사용하여 ChatGPT API Key를 환경 변수를
Continue reading[ChatGPT API] 챗지피티 API Key 발급 및 환경변수 등록 방법 가이드
이번 포스트에서는 OpenAI의 ChatGPT API를 사용하기 위해 필요한 API 키를 발급받고, 이를 환경 변수에 등록하는 방법을 단계별로 설명하고자 한다. API
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