아날로그와 디지털사이

Problem Link https://www.hackerrank.com/challenges/weather-observation-station-3/problem?isFullScreen=true Solution SELECT DISTINCT CITY FROM STATION WHERE MOD(ID,2) = 0 Using MOD function * MOD(A,B) : A를 B로 나눈 나머지 Reference : https://blog.naver.com/regenesis90/222180828623

* 넷플릭스 홈페이지 구조 변동시 오류 발생 가능성 존재 -> 1차적으로 xpath 변경하여 수정해보기 순서상 5번의 '숫자'를 바꿔주며 반복 구간1~4번 반복 여기서 '숫자'는 df(=csv파일) 참고

0. Intro 들어가기 전에 머신러닝의 목적을 알아보자면 목적함수를 최적화하는 것이다. 대표적인 목적함수는 오차제곱합(=에러)이고 에러를 줄이는 게 목표이다. 결론적으로 목적함수를 최소화하여 모수추정하는 것이 머신러닝의 목적이다. 1. Regulization(정규화,규제, 일반화)이해 출처 : https://rk1993.tistory.com/entry/Ridge-regression%EC%99%80-Lasso-regression-%EC%89%BD%EA%B2%8C-%EC%9D%B4%ED%95%B4%ED%95%98%EA%B8%B0 엘라스틱넷, 라쏘, 릿지 회귀를 공부하기 전에 정규화를 먼저 이해해야 한다. 1번 그림은 데이터의 추세와 직선의 기울기의 차이가 나는 것을 볼 수 있다. 2번 그림은 데이터의 추세..

Problem Link https://www.hackerrank.com/challenges/weather-observation-station-20/problem?isFullScreen=true MySQL은 Median을 구할 수 있는 함수를 제공하지 않는다. 따라서 해당 값을 구하는 쿼리를 구현 해야함. Solution SET @rowIndex=-1; SELECT ROUND(AVG(lat_n), 4) AS Median FROM (SELECT @rowIndex:=@rowIndex+1 AS RowNumber, lat_n FROM station ORDER BY lat_n) AS sub WHERE RowNumber IN (FLOOR(@rowIndex / 2), CEIL(@rowIndex / 2)) Weaknes..

Problem Link https://www.hackerrank.com/challenges/the-report/problem?isFullScreen=true Solution SELECT IF(GRADE

Problem Link https://www.hackerrank.com/challenges/contest-leaderboard/problem?isFullScreen=true Solution SELECT h.hacker_id, h.name, SUM(score) FROM ( SELECT hacker_id, challenge_id, MAX(score) AS score FROM SUBMISSIONS GROUP BY hacker_id, challenge_id )t LEFT JOIN Hackers h on t.hacker_id = h.hacker_id GROUP BY h.hacker_id, h.name HAVING SUM(score) > 0 ORDER BY SUM(score) desc, h.hacker_id Wea..