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Tree : Binary Search * 자료구조
- Double Linked List
- Heap (Min & Max)
- Stack (Sequential)
- Stack (Linked List)
- Queue (Sequential)
- Queue (Linked List)
* 알고리즘
- Hash
- Sort : Bubble
- Sort : Heap
- Sort : Insertion
- Sort : Merge
- Sort : Quick
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tree[j],k]<min) and (D[tree[j],k]<>0)
and (selected[k]=0) then begin
{가장 가까운 선택되지 않은 정점을 찾는다}
min:=D[tree[j],k];
edge:=k;
end;
end;
end;
inc(sum,min);
tree[i]:=edge; {정점 추가}
selected[tree[i]]:=1;
end;
writeln(sum);
end.
실제로 Prim의 알고리즘은 시간복잡
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알고리즘은 모든 지점들이 T에 추가될 때 끝나게 된다. 그리고 각 지점 x 와 연관된 L(x)값은 소스 s로부터 목적지 n까지 가는 최소 Cost 경로이다. 덧 붙여 말하자면 T는 어떤 Spanning Tree이고 s로부터 각 지점까지 가는 경로에서 최소값을 가지는
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tree.txt\n\n");
fclose(src);
}
/*Decoding*/
else if (type == 2)
{
if ((src2 = fopen("hw2_2_encoded.bin", "rb")) == NULL)
{
printf("\n Error. That File can not Found.");
exit(1);
}
if ((src3 = fopen("hw2_2_bin_tree.txt", "r")) == NULL)
{
printf("\n Error.
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b-tree 알고리즘을 구현.
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알고리즘과 비교하였을 때 정확성이 떨어질 수는 있지만 알고리즘이 수치로는 도저히 해결이 불가능한 문제들도 종종 해결이 가능할 수 있다. 이처럼 휴리스틱은 경험과 시행착오에 의해 얻어지는 체험적 지식이다.
6. 인공지능의 문제점과
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알고리즘 접근 방법이 모두 활용될 수 있다. 모수적 모형 접근법과 알고리즘 접근법의 특징, 장단점 및 사례를 조사하시오. 또한 SNS에 게시된 텍스트 데이터를 분석한다고 할 때, 어떠한 주제를 분석하면 좋을지 주제를 제안하고 어떤 방법을
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알고리즘으로는 K-Means Method, EM Algorithm, Density-Based Method 등이있다. 예를들어 EM알고리즘의 경우 입력된 정보들의 분포를 분석하여 다음과 같이 그룹화(Clustering)을 통하여 미리 주어진 데이터를 학습한다. 강화학습(Reinforcement Learning)이란 데이터
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trees-are-called-unstable-models Why decision trees are unstable models? 1장 연구과제 3번 (3점)
2장 연구과제 2번 (단, data는 담당교수 홈페이지 자료실의 타이태닉 데이터(titanic.csv)를 이용하시오.) 또한, 이 타이태닉 데이터에 나무모형을 적합하시오. 이러
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대해 고민하고 이를 발전시키는 데에 활용할 수 있을 것이라 예상된다. 1. 서론
2. 본론
1) 인공지능기술 관련 개념
2) 선형회귀분석(Linear Regression)
3) 나이브 베이지안 기법(Naive Bayesian)
4) 의사결정나무 기법(Decision tree)
3. 결론
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