728x90 반응형 컴퓨터공학116 통계학에 꼭 알아야할 확률분포들 Distributions 🎲 주요 확률분포들의 정리📏 균등 분포 (Uniform Distribution)📌 확률 밀도 함수 (PDF)a부터 b까지 일정한 확률을 가지는 균등 분포:📌 누적 분포 함수 (CDF)🔔 정규 분포 (Normal Distribution)📌 확률 밀도 함수 (PDF) 샘플 수 N이 충분히 크면, X의 평균은 정규 분포를 따른다 (중심극한정리).Central Limit Theory📌 표준 정규 분포 (Standard Gaussian)평균이 0이고 분산이 1인 경우, 이를 표준 정규 분포라고 한다. 일반적인 X는 다음과 같이 표준화할 수 있다:📊 카이제곱 분포 (Chi-squared Distribution)x: 확률을 평가하는 값k: 자유도Γ: 감마 함수 (팩토리얼의 일반화)⏳ 지수 분포 (Exp.. 2025. 4. 16. 확률 분포 Probability Distributions 확률 (Probability)누적분포함수 (CDF, Cumulative Distribution Function)확률변수 ( X )의 누적분포함수(CDF)는 다음과 같이 정의됩니다:CDF의 성질비감소 함수입니다 (단조증가와는 다름)우측 연속(right-continuous)입니다무한대에서의 극한값:( x \to -\infty )일 때 ( F_X(x) \to 0 )( x \to +\infty )일 때 ( F_X(x) \to 1 )CDF는 확률변수를 고유하게 결정하며, 특정 구간에 ( X )가 속할 확률을 계산하는 데 사용됩니다:확률변수의 기댓값 (Expectation or Mean)이는 통계에서의 평균(mean)으로 쓰입니다.보다 일반적으로는:( X )가 연속형 변수일 때( f(x) ): 확률밀도함수 (PDF.. 2025. 4. 15. Union Find 합집합 탐색 유니온-파인드(Union-Find, 서로소 집합 또는 분리 집합 Disjoint set이라고도 함)는 여러 개의 서로소 집합으로 나누어진 원소들을 추적하는 자료구조입니다. 주요 연산은 다음 두 가지입니다:파인드(Find): 특정 원소가 어느 집합에 속하는지 판별합니다. 두 원소가 같은 집합에 속하는지 확인하는 데 사용됩니다.유니온(Union): 두 개의 집합을 하나의 집합으로 합칩니다.유니온-파인드의 핵심 구성 요소부모 배열: parent[] 배열로, parent[i]는 원소 i의 부모를 저장합니다. 초기에는 각 원소가 자신을 부모로 가집니다(자기 자신이 루트).랭크/크기 배열: rank[] 또는 size[] 배열로, 유니온 수행 시 트리의 균형을 맞추어 성능 저하를 일으킬 수 있는 극단적인 경우를 피하.. 2025. 2. 15. [프로그래머스] 다단계 칫솔 판매 파이썬 풀이 문제문제 설명민호는 다단계 조직을 이용하여 칫솔을 판매하고 있습니다. 판매원이 칫솔을 판매하면 그 이익이 피라미드 조직을 타고 조금씩 분배되는 형태의 판매망입니다. 어느정도 판매가 이루어진 후, 조직을 운영하던 민호는 조직 내 누가 얼마만큼의 이득을 가져갔는지가 궁금해졌습니다. 예를 들어, 민호가 운영하고 있는 다단계 칫솔 판매 조직이 아래 그림과 같다고 합시다.민호는 center이며, 파란색 네모는 여덟 명의 판매원을 표시한 것입니다. 각각은 자신을 조직에 참여시킨 추천인에 연결되어 피라미드 식의 구조를 이루고 있습니다. 조직의 이익 분배 규칙은 간단합니다. 모든 판매원은 칫솔의 판매에 의하여 발생하는 이익에서 10% 를 계산하여 자신을 조직에 참여시킨 추천인에게 배분하고 나머지는 자신이 가집니다. 모.. 2025. 2. 13. Pre Order Post Order Tree Traversal 전위 후위 순회 트리 순회 (Tree Traversal)는 트리 자료구조의 모든 노드를 체계적으로 방문하는 방법입니다. 자주 사용되는 BFS와 DFS 알고리즘과 함께, 깊이 우선 순회의 두 가지 일반적인 유형은 전위(pre-order) 와 후위(post-order) 순회입니다. 각각에 대한 설명을 해드리겠습니다: 전위 순회정의:전위 순회에서는 다음 순서로 노드를 방문합니다:루트 노드 (root node)를 방문합니다.왼쪽 서브트리 (subtree)를 순회합니다 (재귀적(으로 전위 순회 사용).오른쪽 서브트리를 순회합니다 (재귀적으로 전위 순회 사용).이진 트리(Binary Tree)의 경우:현재 노드를 처리합니다 (예: 값을 출력).왼쪽 서브트리에 대해 재귀적으로 전위 순회를 수행합니다.오른쪽 서브트리에 대해 재귀적으로.. 2025. 2. 8. ROUGE 점수 (Recall-Oriented Understudy for Gist Evaluation) ROUGE는 자동 생성된 텍스트의 품질을 평가하는 중요한 지표로, 특히 텍스트 요약이나 기계 번역 같은 자연어 생성 작업에서 널리 사용됩니다. ROUGE의 기본 원리는 매우 직관적입니다. 기계가 생성한 텍스트를 사람이 직접 작성한 '정답' 텍스트와 비교하여, 둘 사이의 유사도를 측정합니다. 이때 여러 가지 관점(다양한 종류의 ROGUE 점수)에서 평가를 진행하는데, 각각의 평가 방식이 서로 다른 특징을 가지고 있어 함께 사용될 때 더욱 의미 있는 평가가 가능합니다. 가장 기본이 되는 ROUGE-1(R1)부터 살펴보겠습니다. ROUGE-1 (R1) ROUGE-1(R1)은 개별 단어의 일치도를 측정합니다. 예를 들어, 생성된 요약문과 참조 요약문에서 같은 단어가 얼마나 많이 등장하는지를 확인합니다. 이는 가.. 2025. 2. 6. 728x90 반응형
