해나아부지 개발일지

배열 method이다. 3가지 method는 인자로 함수를 넣는 것이 포인트! - reduce(함수), map(함수), filter(함수) 1)익명함수 //배열의 모든 요소들이 자기 자신의 곱한 값을 갖는 새로운 배열을 얻는 함수 let array = [1,2,3,4] function squaredArray(array) { return array.map(function (num) { //익명 함수 return num * num } } 2)외부함수 참조 //배열의 모든 요소들이 자기 자신의 곱한 값을 갖는 새로운 배열을 얻는 함수 let array = [1,2,3,4] function squared(num) { //외부에 함수를 정의 return num*num } function squaredArray(a..

큰 범주로 나누면 표와 같은 속성으로 나눌 수 있다 Mutable Immutable Objects Arrays Functions Classes Maps Sets Numbers Strings Null Undefined Booleans Array의 Method 들 중에 1) Mutable(원본의 요소가 바뀌는 Method) array.pop() array.push() array.shift() array.unshift() array.splice() 2) Immutable 1)Method 제외 하고 거의 다라고 볼 수 있다(예외 케이스 몇 개 제외)

1) Array.isarray(x) // object 와 array를 구분할 수 있는 method typeof [] // 'object' typeof {} // 'object' //배열과 객체 모두 type check 결과 object가 나오기 때문에 Array.isArray(something) // 으로 배열인지 아닌지 구분할 수 있다 2)빈 배열은 배열의 .length === 0 일 때 확인할 수 있다 [] === [] // false // 각 배열이 갖는 주소값이 다르기 때문에 비교를 할 수 없다 //배열이 비었는지 확인하고 싶다면? array.length === 0 // 배열의 길이가 0이라면 빈 배열임을 확인할 수가 있다 3)Method의 return값을 잘 확인해야 한다. - unshift는 ..

// 요소들은 ,(comma)로 구분해준다 let arr= [43, 17, 84, ...] ▷배열은 순서가 있는 값 인덱스(index) [0] [1] [2] [n] 요소(element) 43 17 84 ... ▷인덱스를 이용해 값에 접근할 수 있다 arr[3] = 11 arr // arr = [43, 17, 11, ...] ▷ 배열의 길이 .(dot)을 이용해 속성에 접근할 수 있다 arr.length // 길이 속성에 접근 > 3 ▷ 배열에 값 추가, 삭제 arr.push(90) // arr = [43, 17, 11, 90] arr.pop() // arr = [43, 17, 11]

특징 제공하는 학습 데이터에 정답을 포함, 정답을 더 많이 도출하게 훈련하는 학습 알고리즘 무한히 많은 속성을 다룰 수 있음 무한개의 특성을 다루려면 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용한다 지도학습 문제는 회귀 문제(regression problem)와 분류 문제(classification preoblem)로 나뉜다. 1. 회귀 문제는 많은 연속적인 'input'으로 연속적인 'output'을 가진 결과를 예측하려고 할 때 2. 분류 문제는 이산적인(discrete) 결과를 예측하려고 할 때

Arthur Samuel's definition : 컴퓨터가 명시적(explicit) 프로그램이 없어도 스스로 학습할 수 있는 능력을 연구하는 학문 - 학습 과제(well-posed learning problem) 중심으로 재정의 프로그램이 일정 수준의 작업 성능(P)를 가지고 작업(T)를 수행했을 때, 경험(E)이 증가함에 따라 작업(T)를 수행하는 성능(P)이 향상될 수 있다. E = the experience of playing many games of checkers T = the task of playing checkers P = the probability that the program will win the next game ※어떤 machine learning problem도 두 가지 분류..