인공지능과 컴퓨터 사이언스 분야에서 탐색 알고리즘은 문제를 해결하거나 데이터를 효율적으로 찾기 위해 필수적으로 사용된다. 탐색 알고리즘은 그래프, 트리, 배열 등
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인공지능과 컴퓨터 사이언스 분야에서 탐색 알고리즘은 문제를 해결하거나 데이터를 효율적으로 찾기 위해 필수적으로 사용된다. 탐색 알고리즘은 그래프, 트리, 배열 등
Continue reading데이터 사이언스에서는 종종 매우 큰 데이터 세트를 다루게 된다. 그러나 데이터가 클수록 처리 속도가 느려지고, 분석의 복잡성이 증가할 수 있다.
Continue readingIn data science and machine learning, dealing with high-dimensional data is crucial for problem-solving. However, as the dimensionality increases, the
Continue reading데이터 사이언스과 머신러닝에서 고차원 데이터는 매우 일반적이다. 하지만 고차원 데이터를 분석하고 시각화하는 것은 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 t-SNE(t-Distributed Stochastic
Continue reading데이터 사이언스와 머신러닝에서 차원 축소는 분석 및 모델링의 성능을 높이기 위해 매우 중요한 과정이다. 그 중 선형 판별 분석(LDA, Linear
Continue reading데이터 사이언스와 머신러닝에서는 고차원의 데이터가 문제 해결의 중요한 요소이다. 그러나 차원이 클수록 계산 비용이 증가하고, 과적합(overfitting)의 위험이 커질 수 있다.
Continue reading다익스트라 알고리즘(Dijkstra’s Algorithm)은 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나이다. 이 알고리즘은 네트워크 라우팅, 지도
Continue readingBreadth-First Search (BFS) is a popular search algorithm widely used in graph or tree data structures. BFS explores all the
Continue reading너비 우선 탐색(BFS, Breadth-First Search)은 그래프 또는 트리 자료 구조에서 많이 사용되는 탐색 알고리즘이다. BFS는 시작 노드에서부터 시작해 인접한 노드를
Continue readingDepth-First Search (DFS) is a widely used search algorithm in graph and tree data structures. It starts from a node
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