1. raiseraise는 에러 발생시키고 싶은 곳 아무데나 작성해주면 된다. 기본 raise 사용a = int(input('1부터 5까지의 숫자를 입력하시오: '))if a 5: raiseprint(f'입력한 a:{a}입니다.') 1부터 5까지의 숫자를 입력하시오: 0---------------------------------------------------------------------------RuntimeError Traceback (most recent call last)Cell In[12], line 4 1 a = int(input('1부터 5까지의 숫자를 입력하시오: ')) 3 if a 5:----> 4 ..
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/120847 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr 문제 설명정수 배열 numbers가 매개변수로 주어집니다. numbers의 원소 중 두 개를 곱해 만들 수 있는 최댓값을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요.제한사항0 ≤ numbers의 원소 ≤ 10,0002 ≤ numbers의 길이 ≤ 100입출력 예 설명 입출력 예 #1두 수의 곱중 최댓값은 4 * 5 = 20 입니다.입출력 예 #1두 수의 곱중 최댓값은 31 * 24 = 744 입니다.문제 접근 1. numbers를 ..
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/120826 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr 문제 설명문자열 my_string과 문자 letter이 매개변수로 주어집니다. my_string에서 letter를 제거한 문자열을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요. 제한사항1 ≤ my_string의 길이 ≤ 100letter은 길이가 1인 영문자입니다.my_string과 letter은 알파벳 대소문자로 이루어져 있습니다.대문자와 소문자를 구분합니다.입출력 예 설명 입출력 예 #1"abcdef" 에서 "f"를 제거한 "ab..
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/120814 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr 문제 설명머쓱이네 피자가게는 피자를 일곱 조각으로 잘라 줍니다. 피자를 나눠먹을 사람의 수 n이 주어질 때, 모든 사람이 피자를 한 조각 이상 먹기 위해 필요한 피자의 수를 return 하는 solution 함수를 완성해보세요.제한사항1 ≤ n ≤ 100 입출력 예 설명 입출력 예 #17명이 최소 한 조각씩 먹기 위해서 최소 1판이 필요합니다.입출력 예 #21명은 최소 한 조각을 먹기 위해 1판이 필요합니다.입출력 예 #315명이 최소 한..
데이콘 Basic 범죄 유형 분류 AI 경진대회 배경: 범죄 관련 데이터를 분석하여 어떤 유형의 범죄가 발생할지 예측하고, 예측 결과를 바탕으로 범죄에 대한 대응을 빠르게 할 수 있도록 하기 위함 주제: 범죄 유형을 분류하는 AI 알고리즘 개발 사건 발생 장소 및 기후 데이터 분석을 통해 세 가지 범죄 유형을 분류하는 AI 모델을 개발 https://dacon.io/competitions/official/236109/overview/description 일부 데이터 설명 -- ID : 샘플 별 고유 id -- 월 : 사건 발생월 -- 요일 : 월요일 ~ 일요일 -- 시간 : 사건 발생 시각 -- 소관경찰서 : 사건 발생 구역의 담당 경찰서 -- 소관지역 : 사건 발생 구역 -- 사건발생거리 : 가장 가까..
분류 classification의 개요 지도학습은 명시적인 정답(레이블)이 있는 데이터가 주어진 상태에서 학습하는 머신러닝 방식 대표적인 유형인 '분류'는 학습데이터로 주어진 데이터의 피처와 레이블값을 머신러닝 알고리즘으로 학습해 모델을 생성하고, 새로운 모델에 새로운 데이터값이 주어졌을 때 미지의 레이블 값을 예측하는 것 ex) 베이즈 통계와 생성 모델에 기반한 나이브 베이즈, 독립변수와 종속변수의 선형관계성에 기반한 로지스틱 회귀, 개별 클래스 간의 최대 분류 마진을 효과적으로 찾아주는 서포트 벡터 머신 등.. 2. 앙상블은 분류에서 가장 각광받는 방법 중 하나임. 정형데이터의 예측 분석에서는 앙상블이 매우 높은 예측 성능을 보임 일반적으로 배깅(bagging)과 부스팅(boosting)으로 나뉨 전..
