Linear Algebra : 전치 행렬 · 대각합 · 기본 행 연산의 행렬화 선형대수학 #16~18 요약 노트입니다. 전치 행렬 · 대각합 · 기본 행 연산의 행렬화에 관한 내용 정리입니다.

빅데이터 기술의 이해 유튜브(Youtube) 동영상 스트리밍 서비스에 대해 모르시는 분은 아마 없을 것이라 생각됩니다. 와이즈앱에 의하면 최근 유튜브 서비스는 한국인이 한달 간 가장 오래 쓴 어플리케이션으로 총 317억 분을 달성해 1위를 기록했습니다. 또한 전세계 유튜브 안에서 1분마다 대략 400시간 정도의 동영상이 업로드되고 있다고 합니다. 이것은 인터넷의 방대한 규모의 문자, 이미지, 동영상과 같은 데이터들이 점점 더 빠르게 생성되고 있다는 것을 의미합니다. 이렇게 매 순간 마다 생성되는 동영상 데이터의 시스템을 처리하고 분석하고 관리를 하는 것은 매우 어려울 것입니다. 그래서 방대한 데이터를 수집하고 저장하고 분석을 통해서 정보를 생성하는 빅데이터 기술이 필요합니다. 빅데이터의 특징 빅데이터의 ..

이분 탐색 알고리즘 (Binary Search) 이분 탐색(Binary Search)은 정렬된 데이터에 한하여 탐색 범위를 두 범위로 나누어 특정 데이터를 탐색하는 방식입니다. 이분 탐색을 왜 쓰는지에 대해 알려면 먼저 선형 탐색에 대해 이해해야 합니다. 선형 탐색(Linear Search)은 말그대로 정렬 여부에 관계없이 앞부터 혹은 뒤부터 순차적으로 데이터를 탐색하는 방식입니다. 아래와 같은 정수 데이터가 나열되어 있다고 가정해봅시다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 이 데이터 배열에서 정수 2를 찾고자 합니다. 선형 탐색을 사용해 1부터 탐색하면 단 3번의 탐색 시도로 데이터를 찾아낼 수 있습니다. 하지만 만약 정수 7을 찾고자 한다면 선형 탐색을 사용하는 것은 너무나 비효율적으로 보입니다. ..

Linear Algebra : 항등행렬, 역행렬, 역행렬의 성질 선형대수학 #13~15 요약 노트입니다. 항등행렬, 역행렬, 역행렬의 성질에 관한 내용 정리입니다.

그리디 알고리즘 (Greedy Algorithm) 같은 말로 탐욕 알고리즘으로 불리는 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)은 매 선택마다 지금 당장 최적의 해를 선택해 적합한 결과를 도출하는 알고리즘입니다. 예를 들어 서울에서 전주까지 거쳐가는 도시를 서울-수원-천안-대전-전주 라고 할 때 각각의 도시에서 출발할 때 마다 다음 도시로 갈 수 있는 도로 중 가장 짧은 도로를 선택하여 이동하는 방법입니다. 그리디 알고리즘을 적용하여 매 순간 최적의 해를 구할 수 있지만 그것을 전체 결과로 보았을 때 최적의 결과로 보기는 어렵습니다. 왜냐하면 이 알고리즘 대로 최적의 해를 구하여 (예를 들어) 10 - 10 - 10 - 300 의 경로(총 330)를 지정할 수 있지만 10 - 10 - 30 - 10..

라빈-카프 알고리즘 (Rabin-Karp) 라빈-카프 알고리즘은 문자열에 해싱 기법을 사용하여 해시 값으로 비교하는 알고리즘입니다. 간단하게 해시 값을 만들려면 문자열의 각 문자(ASCII TABLE 값)에 특정 수의 제곱 수를 차례대로 곱하여 모두 더하면 됩니다. 이러한 방식을 사용하면 두 문자열이 서로 다를 때 두 문자열의 해시 값이 다르게 나오게 됩니다. 예를 들어 ABCD와 ABED라는 문자열이 있을 때 ABCD의 해시 값은 65 * 3^3 + 66 * 3^2 + 67 * 3^1 + 68 * 3^0 = 2618 ABED의 해시 값은 65 * 3^3 + 66 * 3^2 + 69 * 3^1 + 68 * 3^0 = 2624 이므로 ABCD와 ABED 두 문자열은 서로 일치하지 않는다는 결과가 됩니다. ..