우리들의 T'SPACE

get_dummies()https://tonnykang.tistory.com/216 k-Nearest Neighbors (k-NN) 모델 KNNk-NN(k-Nearest Neighbors)는 지연 학습 알고리즘이다.정의k-NN은 함수가 Locally (가깝게) 근사되고, 모든 계산이 함수 평가 시점까지 미뤄지는 지연 학습 알고리즘이다. 분류와 회귀 모두에서 알고리즘은tonnykang.tistory.comKNN 모델은 참 편하고 단순한 Base 모델로 사용하기에는 너무나 좋은 모델이다 하지만 각 instance간의 거리를 구해야하는 모델이기에범주형 Catagorical Feature같은 경우에는 문제가 생긴다... 예를 들어 아래와같은 데이터가 있다고 하자data = { 'Color': ['Red',..

삽입 정렬은 간단하면서도 직관적인 정렬 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 배열의 모든 요소를 차례대로 이미 정렬된 배열 부분과 비교하여, 각 요소를 적절한 위치에 삽입하는 방식으로 동작합니다. 이 과정을 통해 배열이 점차적으로 정렬됩니다. 삽입 정렬의 작동 과정은 다음과 같습니다: 배열의 두 번째 요소부터 시작하여, 해당 요소가 이전에 정렬된 배열 부분에 삽입될 올바른 위치를 찾습니다. 이 요소를 그 위치에 삽입하고, 필요한 경우 나머지 요소들을 오른쪽으로 이동시켜 자리를 마련합니다. 배열의 모든 요소에 대해 이 과정을 반복합니다. 삽입정렬의 장점: 간단하고 이해하기 쉽습니다: 코드 구현이 간단하여 초보자도 쉽게 이해하고 구현할 수 있습니다. 안정적인 정렬 방법입니다: 같은 값의 요소가 입력에 주어진 순서를..