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[Programmers/Python] Lv1. 체육복 문제 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr    풀이def solution(n, lost, reserve): answer = n # 겹치는 경우 lost_set = set(lost)-set(reserve) reserve_set = set(reserve)-set(lost) # 빌려주기 for i in sorted(lost_set): if i-1 in reserve_set: reserve_set.remove(i-1) elif i+1 in reserve_set: .. 2024. 10. 1.
[Programmers/Python] Lv1. 개인정보 수집 유효기간 문제 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr  내가 푼 풀이 예외 상황을 다 체크하려다 보니 복잡했다,,🤣🤣 def solution(today, terms, privacies): answer = [] terms_month, terms_category = [], [] year, month, day, category = [], [], [], [] t_year = int(today.split('.')[0]) t_month = int(today.split('.')[1]) t_day = int(today.split('.')[.. 2024. 9. 28.
01. 유튜브 쇼츠 조회수 예측 - '뷰티 광고 콘텐츠' 중심으로 0. 주제 선정 배경유튜브 쇼츠 중 뷰티 광고 영상에 대해 조회수를 예측해보는 프로젝트를 진행하였다.  왜 뷰티 영상일까? 특히 광고를 타겟으로 한 이유는?이 프로젝트는 나의 관심사와 호기심에서 시작되었다.평소 뷰티 제품을 구매하기 전 실제 후기를 알기 위해 관련 유튜브 영상을 모두 찾아보는 습관이 있었는데, 그 중 광고가 붙은 영상은 사실 솔직하지 못한 후기일 것이라고 판단하여 제외하고 보는 경향이 있었다.나와 같은 시청자가 많을 것 같다는 생각이 들어, 유튜버의 입장이나 뷰티 광고를 제안하는 기업의 입장에서는 어떤 방식으로 영상을 제작해야 시청자를 끌어모을 수 있을지 문득 궁금하였고, 그래서 이 프로젝트를 진행하게 되었다. 왜 쇼츠만?1분 내외의 시간을 통해 짧고 강렬하게 다양한 주제를 접할 수 있는.. 2024. 9. 22.
10. Association Rule Mining (연관규칙분석) 1. Association Rule Mining이란?변수들 (feature) 간데 얼마나 연관성을 갖는지인과관계까지 알 수 있는 것은 아님!  2. 용어Antecedent : " IF " 조건절)Consequent : " Then " (결과절)Item set : 조건절과 결과절을 구성하는 item들의 집합조건절과 결과절에는 공통된 item 존재하지 않음!  3. A → B (A를 사면 B도 사더라)  1) Support (지지도)      Support ( A → B) = P(A) or P(A,B)      이 때, P(A) : 조건절이 발생할 확률이고, P(A,B)는 두개가 함께 발생할 확률을 말한다.      원래 이론은 P(A)를 의미하지만, 실제로는 P(A,B) 를 사용한다고 한다.    2) C.. 2024. 8. 13.
09. [Clustering] Clustering 평가지표 1. Silhouette Coefficient (실루엣 계수)  1) 실루엣 계수란?개별 데이터가 할당된 군집 내 데이터와 얼마나 가깝게 군집화 되어있고, 다른 군집에 있는 데이터와는 얼마나 멀리 분리되어 있는지 평가1에 가까울수록 : 근처 군집과 멀리 떨어져 있다0에 가까울수록 : 근처 군집과 가까움-1 ~ 1 사이의 값 (1에 가까울수록 성능이 좋은 것! 2) 수식$$ s(i) = \frac{b(i)-a(i)}{max(a(i),b(i))} $$a(i) : i라는 객체로부터 자기와 같은 군집에 속하는 다른 객체들과의 거리의 평균       (자기와 같은 군집에 속하는 객체들과의 거리의 평균) ⇒ 작을수록 좋음b(i) : i로부터 다른 군집 내 객체들과의 거리 평균의 최솟값       (다른 군집들과 평.. 2024. 8. 13.
08. [Clustering] Hierarchical Clustering 1. Hierarchical Clustering 이란?데이터를 가까운 집단부터 순차적이며 계층적으로 군집화 하는 방식클러스터 수는 사전에 설정하지 않아도 됨dendrogram을 그릴 수 있으며 만들어진 dendrogram에서 원하는 지점에서 cutting하여 군집 개수 설정 할 수 있음   2. 종류    1) Agglomerative Clustering (상향식)        : 각각의 데이터 포인터가 하나의 군집 → 병합      2) Divisive Clustering (하향식)        : 전체가 하나의 군집 → 영역을 분화    3. 거리 계산 방식single linkage : 군집 내 데이터 포인트 간의 거리 중 가장 짧은 거리 이용complete linkage : 군집 내 데이터 포인트 .. 2024. 8. 13.

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