essay2892 님의 블로그

코드카타(https://essay2892.tistory.com/84) 통계&머신러닝 개인과제 진행중 머신러닝 오프닝 3회 + 머신러닝 주요기법 1회더보기알파 큼, R작음 > 모델이 단순 = 오버피팅 방지, 언더피팅 생길 수 있음 알파 작음, R큼 > 모델 복잡 = 오버피팅 생길 수 있음 벌점 = 알파x(베타^2 합) 릿지회귀 = 모든 독립변수의 가중치를 작게 제약(오버피팅방지) = 알파값을 어느정도 크게 넣음 라쏘 회귀 : 가중치 절대값의 합에 벌점 가중치 절대값의 합이 R 이하가 되도록 규제 벌점 = 알파x(베타 절댓값의 합) 불필요한 독립변수의 가중치를 0으로 만들어 모델에서 제외(과적합 방지) 엘라스틱넷 릿지, 라쏘를 결합한 선형회귀 기법 구 정규화 기법의 장점을 모두 활용 알파 = 0 이면, 릿지..

PYTHONarray의 각 element 중 divisor로 나누어 떨어지는 값을 오름차순으로 정렬한 배열을 반환하는 함수, solution을 작성해주세요.divisor로 나누어 떨어지는 element가 하나도 없다면 배열에 -1을 담아 반환하세요. def solution(arr, divisor):     ar = []     for i in arr :         if i % divisor == 0 :             ar.append(i)     if len(ar) == 0 :         ar.append(-1)     answer = sorted(ar)     return answer SQL동물 보호소에 들어온 동물 중 고양이와 개가 각각 몇 마리인지 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이..