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|class=[[선택 알고리즘]] ...성능을 내지만 최악의 조건에서는 낮은 성능을 내기도 한다. 퀵셀렉트와 파생 변종들은 실생활의 효율적인 구현체에서 가장 자주 사용되는 선택 알고리즘이다. ...

'''비교 정렬'''은 [[정렬 알고리즘]]의 일종으로 두 값을 비교하는 것에 기반한다. 비교 정렬이 작동하려면 다음 원리가 필요하다. * [[선택 정렬]] ...

{{알고리즘 정보 |분류 = [[정렬 알고리즘]] ...

...''(線型時間, Linear time)이란, [[계산 복잡도 이론]]에서, 입력의 길이 <math>n</math>에 대하여, 어떤 [[알고리즘]]의 실행시간이 [[선형성|선형]]([[점근 표기법|<math>{\color{Blue}O}(n)</math>]])이 되는 것을 뜻한다. ...th>라고 말할 수 있다. 같은 식으로, 무작위로 생성된 길이 <math>n</math>의 숫자의 배열에서 최대치를 찾아내는 [[선택 알고리즘]](Selection Algorithm)은 최대치를 찾는데 적어도 (<math>n-1</math>)회의 비교가 필요하다는 것을 논리적으 ...

== 알고리즘 == * [[데이크스트라 알고리즘]] : 단일-쌍, 단일-출발, 단일-도착 최단 경로 문제를 풀 수 있다. ...

{{알고리즘 정보 |class=[[정렬 알고리즘]] ...

* [[선택 알고리즘]] ...

모든 [[연결 그래프]]는 적어도 하나의 신장 나무 부분 그래프를 갖는다. (무한 그래프의 경우 이를 증명하려면 [[선택 공리]]가 필요하다.) === 알고리즘 === ...

...[정보이론]], 시뮬레이션 기반 [[최적화 문제|최적화]], [[다중 에이전트 시스템]], [[떼 지능]], [[통계학]], [[유전 알고리즘]] 등의 분야에서도 연구된다. 운용 과학과 제어 이론에서 강화 학습이 연구되는 분야는 "근사 동적 계획법"이라고 불린다. 또한 최적화 == 알고리즘 == ...

...[[비손실 데이터 압축|비손실 압축 알고리즘]]은 존재하지 않는다. S 이하의 크기를 갖는 파일의 개수는 정해져 있으므로, 그런 [[알고리즘]]이 존재한다면 동일한 파일로 압축되는 두 개의 서로 다른 파일이 반드시 존재할 것이므로 두 파일을 다시 원래대로 복원하는 것이 불가능 * [[선택 공리]] ...

{{알고리즘 정보 |분류 = [[정렬 알고리즘]] ...

[[컴퓨터 과학]]과 [[수학]]에서 '''정렬 알고리즘'''({{lang|en|sorting algorithm}})이란 원소들을 번호순이나 사전 순서와 같이 일정한 순서대로 열거하는 알고리즘 ...브러리 정렬]]은 [[2004년]]에 발표되었다). 정렬 알고리즘은 다양한 핵심 알고리즘 개념 — [[점근 표기법]], [[분할 정복 알고리즘]], [[자료 구조]], [[최악의 경우]], [[평균적인 경우]], [[최선의 경우]] 등 — 을 소개하는 데 적당하기 때문에, 컴퓨 ...

...구간이다. 둘째, ''f''(''c'') 와 ''f''(''b'') 가 다른 부호를 가지며 해 구간이다. 2가지 가능성 중 해 구간을 선택(이분)한 후, 선택된 해 구간에 대해서 이분법 과정을 계속 반복한다. 이럴 경우 각 반복시마다 해 구간--''f'' 가 0값을 가지는 [[분류:근 찾기 알고리즘]] ...

...델상]]을 받았다. AdaBoost는 성능을 향상시키기 위하여 다른 많은 형태의 학습 알고리즘과 결합하여 사용할 수 있다. 다른 학습 알고리즘(약한 학습기, weak learner)의 결과물들을 가중치를 두어 더하는 방법으로 가속화 분류기의 최종 결과물을 표현할 수 있다. Ad ==알고리즘 예시 (불연속적 AdaBoost)== ...

* [[편향]]은 학습 [[알고리즘]]에서 잘못된 가정을 했을 때 발생하는 오차이다. 높은 편향값은 알고리즘이 데이터의 특징과 결과물과의 적절한 관계를 놓치게 만드는 과소 차원 축소(dimensionality reduction)와 특징 선택(feature selection)은 모형 간소화에 의해 분산을 감소시킨다. 유사하게, 트레이닝 셋이 클수록 분산이 작아진다. 특징을 추 ...

알고리즘의 수행 시간은 동일 크기의 다양한 입력에 의해 달라질 수 있기 때문에, 가장 많이 쓰이는 ''최악의 시간 복잡도''의 알고리즘 시간을 '''''T(n)'''''이라고 했을 때, 이것은 크기 n의 모든 입력에 대해 걸리는 ''최대의 시간''으로 정의할 수 있다. ...''n'' >1에 대해 T(n)=O(Mⁿ)이고 Mⁿ=O(T(n)) 인 알고리즘은 ''지수 시간 알고리즘''이라고 한다. ...

인간 행동을 설명하는 [[사회과학]]의 일부 모델은 [[합리적 선택 이론]]이나 [[민주주의의 경제이론|다운스의 정치적 대리인 모델]]에서와 같이 [[사람|인간]]이 합리적으로 근사하거나 "[[합리성|합 계산적 관점에서 의사결정 절차는 [[알고리즘]]과 [[휴리스틱 이론|휴리스틱]]으로 인코딩될 수 있다. Edward Tsang은 에이전트의 효과적인 합리성은 컴퓨팅 지능 에 의해 ...

...이러한 [[하향식 결정 트리 귀납법]](top-down induction of decision trees , TDIDT)은 [[탐욕 알고리즘]]의 한 예시이며, 데이터로부터 결정 트리를 학습하는 가장 일반적인 방법이다. * [[ID3 알고리즘|ID3]] (Iterative Dichotomiser 3) ...

...}</ref>에서 수열의 수렴 기준이 극한을 사용하는 정의와는 다르게 수열의 항 자체에만 의존하는 점에 있다. 이는 이론 및 응용 [[알고리즘]]에서 종종 이용되는데 반복적 프로세스는 [[반복법]]으로 구성된 코시 열을 생성하기 위해 상대적으로 쉽게 보여질 수 있으며 따라서 종 ...a(k) = 2^k</math>)의 수열이다. 코시 수렴 계수를 갖는 모든 코시 열은 정규 코시 열과 동일하다. 이것은 어떠한 형태의 선택 공리도 사용하지 않고 증명될 수 있다. ...

* 간편하고 빠른 학습 및 테스트 알고리즘 * 다중 클래스 알고리즘 특성 ...