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머신러닝: 결정 트리와 앙상블 방법 쉽게 이해하기1. 지도 학습 - 분류분류(Classification)는 컴퓨터가 주어진 데이터를 보고 이 데이터가 어떤 종류(클래스)인지 예측하는 것을 말해요.예를 들어, 사진을 보고 고양이인지 강아지인지 맞추는 것이 분류의 한 예입니다.분류를 위해 사용하는 알고리즘(방법)에는 여러 가지가 있어요. 대표적인 분류 알고리즘나이브 베이즈(Naive Bayes): 통계를 사용해 데이터를 분류하는 방법입니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 확률로 예측할 수 있습니다.로지스틱 회귀(Logistic Regression): 독립변수(설명 변수)와 종속변수(결과 변수) 간의 선형 관계를 이용해 데이터를 예측합니다.결정 트리(Decision Tree): 나무처럼 생긴 구조로 ..

XSS (Cross-Site Scripting) 공격 대비하기: Lucy-XSS 사용 사례XSS (Cross-Site Scripting)는 웹 애플리케이션에서 자주 발생하는 취약점 중 하나로, 공격자가 악의적인 스크립트를 다른 사용자의 브라우저에서 실행하도록 만들 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 여러 가지 방법이 존재하며, Lucy-XSS 라이브러리를 활용한 XSS 방어 방법을 소개하고, 실제 코드 예시를 통해 구현 방법을 설명하겠습니다.Lucy-XSS란?Lucy-XSS는 네이버에서 제공하는 XSS 필터링 라이브러리로, 웹 애플리케이션에서 입력된 데이터를 필터링하여 XSS 공격을 방지합니다.이 라이브러리는 XSS 공격에 사용될 수 있는 다양한 HTML 태그와 속성들을 자동으로 제거하거나 무력화하는 역할..

def solution(babbling): words = ["aya","ye","woo","ma"] cnt = 0 for b in babbling: for w in words: if not w*2 in b: # 같은 발음이 연속해서 나오는 경우 제외 b = b.replace(w, ' ') # 발음을 공백으로 대체 if b.isspace(): # 발음을 다 지웠을 때 공백만 남으면 유효한 단어 cnt += 1 return cnt 코드 분석발음 배열 정의:words = ["aya", "ye", "woo", "ma"]는 사용할 수 있는 발음들을 정의 반복문 시작:for b in babbling..

최소 신장 트리(MST)는 그래프 이론에서 사용되는 개념으로, 최소한의 비용으로 그래프의 모든 노드를 연결하는 트리를 의미합니다.이 글에서는 MST의 기본 개념, 유명한 알고리즘, Python 구현 방법, 그리고 코딩 테스트에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.1. 최소 신장 트리(MST)란?그래프에서 신장 트리(Spanning Tree)는 그래프의 모든 노드를 포함하면서 사이클이 없는 트리 구조입니다.이 중에서 최소 신장 트리(Minimum Spanning Tree)는 모든 노드를 연결하는 트리들 중에서 간선의 가중치 합이 가장 작은 트리를 의미합니다. 가중치 그래프: 노드 간의 연결 비용(간선의 가중치)이 있는 그래프.MST의 조건:사이클이 없다.그래프의 모든 노드를 포함한다.간선의 가..

1. 정렬의 기본 개념정렬(Sorting)이란 데이터를 특정한 기준에 따라 순서대로 나열하는 과정을 말합니다.정렬된 데이터는 탐색, 검색, 최적화 문제 등에서 빠르고 효율적인 처리의 기초가 됩니다. 정렬 알고리즘은 크게 비교 기반 정렬(Comparison-based Sorting)과 비교 기반이 아닌 정렬(Non-comparison-based Sorting)로 나눌 수 있습니다.비교 기반 정렬: 데이터 간의 비교를 통해 정렬을 수행합니다. 예를 들어, 버블 정렬, 퀵 정렬, 병합 정렬 등이 이에 해당합니다.비교 기반이 아닌 정렬: 데이터를 비교하지 않고 정렬을 수행합니다. 예를 들어, 카운팅 정렬, 기수 정렬 등이 이에 해당합니다.2. Python에서의 기본 정렬 함수Python에서는 sorted() 함..

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