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XGBoost 알고리즘: 상세 설명 및 Python 구현 XGBoost는 "Extreme Gradient Boosting"의 약자로, 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 강력한 알고리즘입니다. 특히 회귀 및 분류 문제에서 높은 성능을 자랑하며, 데이터 과학 대회에서 자주 사용됩니다. 이 글에서는 XGBoost의 주요 특징과 Python을 사용한 기본 구현 방법, 그리고 Scikit-learn 라이브러리를 활용한 학습 예제를 소개합니다.** You can find the English verion of this content at this page (https://markbyun.blogspot.com/2025/05/complete-guide-to-xgboost-algorithm.html)XGBoost의 주요 특징Gradient Boosting: 여러 약한 학습기.. 2025. 5. 13.
Python 데코레이터 완벽 가이드 | 고급 파이썬 문법 Python에서 데코레이터는 함수나 클래스를 래핑(wrapping)하여 그 동작을 수정하거나 확장할 수 있는 강력한 기능입니다. 데코레이터는 고급 메타프로그래밍 기법 중 하나이며, 주로 로깅(logging), 인증(auth), 캐싱(caching), 측정(metrics), 트레이싱$\text{(tracing)}$ 등의 작업에서 활용됩니다. 본 문서에서는 파이썬 데코레이터의 문법과 가능한 모든 사용 사례를 설명합니다.1. 데코레이터의 기본 문법def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("Before function call") result = func(*args, **kwargs) print("Aft.. 2025. 5. 7.
Python with 문법 완벽 가이드 Python의 with 문은 리소스 관리와 예외 처리를 간결하게 처리할 수 있도록 도와주는 문법입니다. 파일, 네트워크 연결, 데이터베이스 등 외부 리소스를 사용할 때, 해당 리소스를 자동으로 열고 닫아주는 역할을 합니다.1. 기본 사용법with open('example.txt', 'r') as file: data = file.read() print(data)위 예제에서는 example.txt 파일을 읽기 모드로 열고, 내용을 읽은 후 자동으로 파일을 닫습니다. 이는 try-finally 블록을 사용하는 것보다 간결하고 안전합니다.2. 컨텍스트 매니저란?with 문은 컨텍스트 매니저와 함께 사용됩니다. 컨텍스트 매니저는 __enter__()와 __exit__() 메서드를 구현하여 리소스의 설정.. 2025. 5. 7.
파이썬 'global'과 'nonlocal' 키워드 설명 및 예제 파이썬 키워드들 중 'global'과 'nonlocal'은 파이썬의 "변수의 범위" 를 다룰 때 등장합니다. 즉, 어떤 변수에 접근하거나 수정할 때 "이 변수가 어디에 있는지"를 정하는 키워드 입니다. 1. 변수 범위 리뷰본격적으로 들어가기 전에, 스코프(scope)는 변수에 접근할 수 있는 프로그램의 범위를 의미한다는 것을 기억하세요.지역 스코프(Local scope): 함수 안에서전역 스코프(Global scope): 모든 함수 바깥에서포함 스코프(Enclosing scope): 다른 함수 안에 있는 함수에서2. global 키워드'global' 키워드는 현재 함수 바깥, 특히 전역 스코프(global scope)에 있는 변수를 수정할 때 사용합니다.보통 함수 안에서 변수를 할당하면 지역 변수(loc.. 2025. 4. 19.
Heap 구조 설명 및 파이썬 예제 힙(Heap)은 이진 트리 기반의 자료구조로, 힙 속성(Heap Property)을 만족합니다:- 최소 힙(Min-Heap): 모든 부모 노드는 자식 노드보다 작거나 같습니다.- 최대 힙(Max-Heap): 모든 부모 노드는 자식 노드보다 크거나 같습니다.** 힙은 정렬된 구조는 아니지만, 가장 작은 값(또는 가장 큰 값)이 항상 루트(최상단)에 위치한다는 것을 보장합니다. 1. 최소 힙 예제다음 입력이 주어지면: [5, 3, 8, 1, 2]최소힘은 다음과 같은 이진 트리로 입력 갑을 변환함:그리고 새롭게 저장된 배열은 다음과 같음: [1, 2, 8, 5, 3]각 노드의 인덱스 i에 대해서:왼쪽 자식 노드 = 인덱스 2i + 1오른쪽 자식 노드 = 인덱스 2i + 2 2. 실제 힙 구조가 사용되는 경우들.. 2025. 4. 19.
Dijkstra 알고리즘 설명 Dijkstra 알고리즘은 가중치가 있는 그래프(모든 가중치가 0 이상)에서 출발 노드로부터 다른 모든 노드까지의 최단 경로를 찾는 알고리즘입니다. 1956년 네덜란드의 컴퓨터 과학자 Edsger W. Dijkstra가 고안하였으며, 오늘날까지도 다양한 분야에서 널리 활용되고 있는 대표적인 그래프 탐색 알고리즘입니다.이 알고리즘은 최단 경로 문제 중에서도 단일 출발점 최단 경로 문제 (Single-Source Shortest Path, SSSP)를 해결하는 데 사용되며, 다익스트라 알고리즘은 BFS와 달리 가중치 정보를 고려하므로 더 정교하고 현실적인 상황에 적합합니다.일반적으로 다음과 같은 분야에서 흔히 사용됩니다:GPS 내비게이션Network 라우팅게임 AI 경로 탐색로보틱스 및 자율주행 시스템지도 .. 2025. 4. 19.

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