매일코딩

이산수학? - discrete object를 연구하는 학문 - 각수학분야에서 이산적인 것을 탐구하는 학문 - 가장 중요한건 선형대수, 확률론, 그리고 operations research 분야임 이산적? - 셀 수 있어야함 연속적? - 셀 수 없어야 함 머신러닝? 주어진 데이터를 가장 잘 표현하는 함수를 찾는 것 지도학습 - 회귀문제 -- 선형 회귀 - 분류문제 -- 로지스틱 회귀 딥러닝? - end to end 방식임 End to End? - 중간에 사람이 부가적으로 성능을 좋게 하기 위해서 어떤걸 하지 않음 얕은학습 vs 깊은 학습 얕은학습은 우리가 특징을 직접 정한다. 하지만 깊은 학습(deep learning)은 우리가 특징을 정하지 않는다. - 예전엔 사람이 손으로 많은 방식으로 특징 추출의 함수..

수학적인 알고리즘의 의미 기반? 알고리즘 주어진 문제에 대해 그 문제를 해결하기 위한 방법을 순차적으로 나열한 것 알고리즘 특징 1) 입력을 가진다 2) 출력을 가진다 3) 유한 시간 내에 종료 돼야 한다. 4) 각각의 중간과정이 명확하게 서술되어야 한다. 5) 여러 입력값에 대해 적용 가능해야 한다. 알고리즘 표현 방법 - 순서도 - 의사 코드 - 실제 언어를 사용햇 표현 순서도 의사코드 알고리즘의 분석 기준 - 정확도 - 코드 복잡도 - 공간 복잡도 - 시간 복잡도 공간 복잡도는 기술의 발달로 하드웨어의 비용이 많이 줄어들어 비교적 덜 중요해짐 따라서 정확도와 시간 복잡도가 주로 알고리즘에서 제일 중요한 요소로 여겨진다. 시간복잡도 표기법 Big O , qlr-dh vyrlqjqdlfkrh qnfms..

함수 (f:A -> B) 집합 A,B에 대해서 모든 집합 A의 원소에 대하여 집합 B의 원소가 하나씩 대응 할 때 모든 A의 원소가 B를 가르켜야 함 모든 B가 가르킴을 받지 않아도 된다. Output은 꼭 하나씩 있어야 한다. 두 개 이상은 안된다. 정의역 공역 치역 합성함수 두 함수를 연속적으로 적용한 함수를 합성함수라고 한다. 합성함수의 특성 1) f와 g가 일대일 함수면 g o f 도 일대일 함수이다. 1)을 증명해보자 p : f , g가 1 대 1 함수이다. g o f 가 1 대 1 함수가 아니라고 가정해보자 모순 증명법으로 진행 어떤 A의 원소 a, a'가 존재해서 g(f(a)) = g(f(a')) f가 일대일 함수이므로 f(a)랑 f(a')은 서로다른 B의 원소이다. f(a) = b라고 하고..

이산수학? 이산? - 별개의 - 개별적인 - 분리된 1, 2, 3 ,4, 5 등의 정수 집합 : 이산적 1, 1.1, 1.01 등의 실수 집합 : 연속적 집합 (SET) - 여러 원소들의 모임으로 중복된 원소를 가지지 않음 유한집합 - 원소가 유한개 무한집합 - 원소가 무한개 집합 종류 - 전체 집합 : 원소 전체를 포함 - 공집합 : 원소를 하나도 가지지 않는 집합 집합의 포함관계 부분집합: 집합 A의 모든 원소가 집합 B에 포함될때 A는 B의 부분집합 진부분집합 : 집합 A가 집합 B의 부분집합인데 A = B 가 아닌경우 집합이 같을 때 A= B 합집합 : A와 B의 원소들을 모두 모은 집합 교집합 : A와 B 에 동시에 속하는 집합 서로소 : A와 B에 공동으로 속한 원소가 하나도 없는 경우 차집합..