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최대공약수 ➡️유클리드 호제: 2 개의 자연수 a, b(a > b)에 대해서 a를 b로 나눈 나머지가 r일 때, a와 b의 최대공약수는 b와 r의 최대공약수와 같다 두 수를 입력으로 받고 작은 수가 0이 될때 까지 나누기 def gcd(a, b): while (b != 0): r = a % b a = b b = r return a 최소공배수 두 수 a와 b의 최소공배수는 a와 b의 곱을 a와 b의 최대공약수를 나눈 것과 같다. def lcm(a, b): return (a * b) / gcd(a, b) def gcd(a, b): while (b != 0): r = a % b a = b b = r return a

[머신러닝] Linear regression 선형회귀 머신러닝의 회귀와 분류 회귀 Regression : 연속적인 값(float)으로 예측하게 하도록 푸는 방법 분류 Classification : 종류를 예측하는 것 지도, 비지도, 강화 지도 학습 (Supervised learning) : 정답을 알려주면서 학습시키는 방법 비지도 학습 (Unsupervised learning): 정답을 알려주지 않고 군집화(Clustering)하는 방법 강화 학습(Reinforcement learning): 주어진 데이터없이 실행과 오류를 반복하면서 학습하는 방법 (ex. 알파고) 선형회귀 (Linear Regression) 그래프를 보고 가설을 세움 H(x)=Wx+bH(x) = Wx + bH(x)=Wx+b (임의의 직..

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