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같은 것이 있는 순열 / 2020년 수능 수학 가형 28번 [확률과통계] 2020 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,14,16,18,20,23,25,28입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 아래 두가지 경우가 가능합니다. (홀수1) (짝수1 짝수1) (짝수2 짝수2) (홀수1) (홀수2) (홀수3) (짝수1 짝수1) 첫번째 경우 경우의 수는 아래와 같습니다. (홀수1개 짝수 2개 뽑음) x (같은 것이 있는 순열로 배열함) $\left ( _{3}C_{1} \times _{3}C_{2} \right ) \times \left ( \frac{5!}{2! \times 2!} \right )=270$ 두번째 경우 경우의 수는 아래와 같습니다. (홀수3개 짝수 1개 뽑음) x (같은 것이 있는 순열로 배열함) $\left ( _{3}C_{3} \times _{3}.. 2021. 6. 16.
이항분포 / 2020년 수능 수학 가형 25번 [확률과통계] 2020 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,14,16,18,20,23,25,28입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 a는 {0,1,2,3,4,5} 를 가질 수 있고, b는 {0,1,2,3,4}를 가질 수 있습니다. a-b=3 인 경우는 (5,2) , (4,1), (3,0) 의 세가지입니다. 각 경우의 확률은 아래와 같습니다. $P(a=5,b=2)=\left ( \frac{1}{2} \right )^5 \times _{5}C_{5} \times \left ( \frac{1}{2} \right )^4 \times _{4}C_{2}$ $P(a=4,b=1)=\left ( \frac{1}{2} \right )^5 \times _{5}C_{4} \times \left ( \frac{1}{2} \.. 2021. 6. 15.
이항분포 / 2020년 수능 수학 가형 23번 [확률과통계] 2020 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,14,16,18,20,23,25,28입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 이항분포 $B(n,p)$를 따르는 확률변수 $X$ 의 평균과 분산은 아래와 같습니다. $E(X)=np$ $V(X)=np(1-p)$ 따라서 p는 $\frac{1}{4}$ 입니다. V(X)는 아래와 같이 계산됩니다. $V(X)=80 \times \frac{1}{4} \times \frac{3}{4} = 15$ 정답은 15입니다. 풀이 영상 2021. 6. 14.
[머신러닝 앤드류응] (Week3) 2. Logistic Regression Model (3) 심화 최적화 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week3 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week3 목차 1. Classification and Representation (분류와 설명?) 2. Logistic Regression Model (로지스틱 회귀 모델) 3. Multiclass Classification (다항 분류) 4. Solving the Problem of Overfitting (과적합 문제 해결) 이번 글은 Week3의 1강인 Classification and Representation (분류와 설명?) 요약입니다. 2. Logistic Regression Model (1) Cost Function (2) Simplified Cost Function and Gradi.. 2021. 6. 11.
조합 / 2020년 수능 수학 가형 20번 [확률과통계] 2020 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,14,16,18,20,23,25,28입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 1. (앞면이 3번 나오는경우)-(앞면이 연속하지 않은 경우) $\left ( \frac{1}{2} \right )^{7} \times _{7}C_{3}-\left ( \frac{1}{2} \right )^{7} \times _{5}C_{3}$ 2. (앞면이 4번 나오는경우)-(앞면이 연속하지 않은 경우) $\left ( \frac{1}{2} \right )^{7} \times _{7}C_{4}-\left ( \frac{1}{2} \right )^{7} \times _{4}C_{4}$ 3. (앞면이 5번 나오는경우) 앞면이 연속해서 나오는 경우가 항상 있음 $\left .. 2021. 6. 11.
[머신러닝 앤드류응] (Week3) 2. Logistic Regression Model (2) 단순화된 비용함수와 경사하강법 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week3 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week3 목차 1. Classification and Representation (분류와 설명?) 2. Logistic Regression Model (로지스틱 회귀 모델) 3. Multiclass Classification (다항 분류) 4. Solving the Problem of Overfitting (과적합 문제 해결) 이번 글은 Week3의 1강인 Classification and Representation (분류와 설명?) 요약입니다. 2. Logistic Regression Model (1) Cost Function (2) Simplified Cost Function and Gradi.. 2021. 6. 10.
정규분포의 표준화 / 2020년 수능 수학 가형 18번 [확률과통계] 2020 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,14,16,18,20,23,25,28입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 f(12)는 f(10+2) 입니다. 평균이 10, 표준편차가 2이므로, 평균에서 표준편차만큼 떨어진 곳의 함수값입니다. g(20)이 평균에서 표준편차만큼 떨어진 곳의 함수값보다 크려면, 확률변수 Y의 평균은 20에서 표준편차인 2보다 많이 떨어져 있으면 안됩니다. 따라서 위 조건을 만족하는 m의 범위는 아래와 같습니다. $18 \leq m \leq 22$ $P(21 \leq Y \leq 24)$ 의 값은 Y의 평균 m이 21과 24의 중점인 22.5에 가까울 수록 커집니다. 따라서 m이 22일 때 최대값을 갖습니다. $P(21 \leq Y \leq 24)$ 를 표준정규분.. 2021. 6. 10.
중복조합 / 2020 수능 수학 가형 16번 [확률과통계] 2020 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,14,16,18,20,23,25,28입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 $a+b+c=9+d$ 입니다. d는 0,1,2,3,4 가 가능합니다. 1) d=0 $a+b+c=9$ 입니다. a,b,c의 경우의 수는 아래와 같습니다. $_{3}H_{9}=_{11}C_{9}=55$ 2) d=1 $a+b+c=10$ 입니다. c가 d이상이라는 조건 때문에, c는 0이 될 수 없습니다. 아래와 같이 변형합니다. $a+b+(c-1)=9$ $_{3}H_{9}=_{11}C_{9}=55$ 같은 원리로 d가 2,3,4 인 경우도 경우의 수는 55입니다. 따라서 전체 경우의 수는 아래와 같습니다. $55 \times 5=275$ 정답은 3번입니다. 풀이 영상 2021. 6. 9.
[머신러닝 앤드류응] (Week3) 2. Logistic Regression Model (1) Cost Function 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week3 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week3 목차 1. Classification and Representation (분류와 설명?) 2. Logistic Regression Model (로지스틱 회귀 모델) 3. Multiclass Classification (다항 분류) 4. Solving the Problem of Overfitting (과적합 문제 해결) 이번 글은 Week3의 1강인 Classification and Representation (분류와 설명?) 요약입니다. 2. Logistic Regression Model (1) Cost Function (2) Simplified Cost Function and Gradi.. 2021. 6. 8.
표본평균의 평균과 분산 / 2020 수능 수학 가형 14번 [확률과통계] 2020 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,14,16,18,20,23,25,28입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 (가) 계산 모분산은 아래와 같이 계산됩니다. $\begin{align} V(X)&=\sum_{i=1}^{n}\left ( x_{i}-m \right )^{2}p_{i}\\&= \left ( 1-\frac{7}{3} \right )^{2}\cdot \frac{1}{6}+ \left ( 2-\frac{7}{3} \right )^{2}\cdot \frac{1}{3}+ \left ( 3-\frac{7}{3} \right )^{2}\cdot \frac{1}{2} \\&=\frac{5}{9} \end{align}$ 아래와 같이 간단한 방법으로도 계산할 수 있습니다. $\begin.. 2021. 6. 8.
조합 / 2020 수능 수학 가형 6번 [확률과통계] 2020 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,14,16,18,20,23,25,28입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 $\frac{_{3}C_{2} \times _{4}C_{2}}{_{7}C_{4}}=\frac{18}{35}$ 정답은 3번입니다. 2021. 6. 7.
[머신러닝 앤드류응] (Week3) 1. Classification and Representation (3) 결정 경계 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week3 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week3 목차 1. Classification and Representation (분류와 설명?) 2. Logistic Regression Model (로지스틱 회귀 모델) 3. Multiclass Classification (다항 분류) 4. Solving the Problem of Overfitting (과적합 문제 해결) 이번 글은 Week3의 1강인 Classification and Representation (분류와 설명?) 요약입니다. 1. Classification and Representation (1) Classification (2) Hypothesis Representation.. 2021. 6. 4.
이항정리 / 2020 수능 수학 가형 4번 [확률과통계] 2020 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,14,16,18,20,23,25,28입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 전개 결과가 x가 되려면 어떻게 곱해져야되는지 생각해봅시다. $2x$가 세번 곱해지고 $\frac{1}{x^2}$가 한번 곱해지면 됩니다. 전개 후 $x$항은 아래와 같습니다. $_{4}C_{3}(2x)^3 \frac{1}{x^2}$ 아래와 같이 계산됩니다. $32x$ 정답은 5번입니다. 풀이 영상 2021. 6. 4.
중복조합 / 2021 수능 수학 가형 26번 [확률과통계] 2021 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,9,12,17,19,22,26,29 입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다 . 풀이 기본적인 배치에는 아래 네가지가 있습니다. 배치1 배치2 배치3 배치4 A ●●●● B ● ------ C ●○ D ○ A ●●●● B ●● ---- C ○ D ○ A ●●●● B ●●○--- C ○ D ○ A ●●●●● B ● ------ C ○ D ○ 잔여 ○○○○ 잔여 ○○○ 잔여 ○○○ 잔여 ○○○○ 계산해봅시다. 배치1 계산 잔여 흰공이 A에 3개 오는 경우에는 나머지 1개의 공을 C,D 에 배치해야합니다. 이는 C,D를 한개의 자리에 배치하는 것과 같으므로 중복조합 $_{2}H_{1}$ 입니다. 나머지 경우도 같은 방식으로 계산합니다. A에 흰공 3개 오는 .. 2021. 6. 2.
[머신러닝 앤드류응] (Week3) 1. Classification and Representation (2) 가설함수 설명 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week3 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week3 목차 1. Classification and Representation (분류와 설명?) 2. Logistic Regression Model (로지스틱 회귀 모델) 3. Multiclass Classification (다항 분류) 4. Solving the Problem of Overfitting (과적합 문제 해결) 이번 글은 Week3의 1강인 Classification and Representation (분류와 설명?) 요약입니다. 1. Classification and Representation (1) Classification (2) Hypothesis Representation.. 2021. 6. 1.
원순열 / 2021 수능 수학 가형 26번 [확률과통계] 2021 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,9,12,17,19,22,26,29 입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다 . 풀이 A,B는 이웃하고 B 옆에는 C가 오면 안되므로 아래와 같이 한 덩어리를 만들어줍니다. (ABO) O는 C가 아닌 나머지가 올 수 있습니다. 덩어리를 제외하면 세 사람이므로 배열하는 경우의 수는 아래와 같습니다. $3!$ O 자리에 세사람이 올 수 있으므로 3을 곱합니다. $3! \times 3$ ABO 가 아니라 OBA 도 가능하므로 2를 곱합니다. $3! \times 3 \times 2=36$ 정답은 36입니다. 풀이 영상 2021. 6. 1.
[머신러닝 앤드류응] (Week3) 1. Classification and Representation (1) Classification 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week3 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week3 목차 1. Classification and Representation (분류와 설명?) 2. Logistic Regression Model (로지스틱 회귀 모델) 3. Multiclass Classification (다항 분류) 4. Solving the Problem of Overfitting (과적합 문제 해결) 이번 글은 Week3의 1강인 Classification and Representation (분류와 설명?) 요약입니다. 1. Classification and Representation (1) Classification (2) Hypothessis Representatio.. 2021. 5. 31.
이항정리 / 2021년 수능 수학 가형 22번 [확률과통계] 2021 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,9,12,17,19,22,26,29 입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다 . 풀이 $x^2$이 나오는 경우를 생각해봅시다. $x$ 네번, $\frac{3}{x^2}$ 한번 곱해지는 경우입니다. 전개했을 때 $x^2$ 항은 아래와 같습니다. $_{5}C_{4}x^4\left( \frac{3}{x^2} \right)^1$ 아래와 같이 계산됩니다. $15x^2$ 정답은 15입니다. 풀이 영상 2021. 5. 31.
확률의 곱셈정리 / 2021년 수능 수학 가형 19번 [확률과통계] 2021 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,9,12,17,19,22,26,29 입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다 . 풀이 아래 두 확률을 구해서 더하면 됩니다. 1) 3을 꺼내고 주사위를 3번 던져서 10이 나올 확률 2) 4를 꺼내고 주사위를 4번 던져서 10이 나올 확률 먼저 1번 부터 계산해봅시다. 1번 확률은 아래 두 확률의 곱입니다. (3을 꺼낼 확률) x (주사위 3번 던져서 10이 나올 확률) 3을 꺼낼 확률은 $\frac{2}{5}$ 입니다. 주사위 3번 던져서 10이 나올 확률을 구하기 위해 먼저 1 이상의 세개의 숫자를 더해서 10이 나올 경우의 수를 계산해봅시다. 아래 아이디어를 이용합니다. 1이 10개 있습니다. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 칸막이 2개를 사용.. 2021. 5. 30.
이항분포와 기댓값 / 2021년 수능 수학 가형 17번 [확률과통계] 2021 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,9,12,17,19,22,26,29 입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다 . 풀이 주사위를 던져서 2이하가 나온 횟수를 A회라고 놓고, 3이상이 나온 횟수를 B회라고 놓겠습니다. 총 15회 던졌으므로, A와 B의 합은 15입니다. $A+B=15$ 주사위를 한 번 던질 때 2 이하가 나올 확률은 $\frac{1}{3}$ 이므로 A는 $B\left(15,\frac{1}{3} \right)$인 이항분포를 따르는 확률변수라고 할 수 있습니다. $A~B\left(15,\frac{1}{3} \right)$ 이동된 점 $P$의 좌표를 $(3A,B)$라고 놓을 수 있습니다. $B=15-A$ 이므로 아래와 같이 변형이 가능합니다. $(3A,15-A)$ $(3A,15.. 2021. 5. 29.
정규분포의 표준화 / 2021년 수능 수학 가형 12번 [확률과통계] 2021 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,9,12,17,19,22,26,29 입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다 . 풀이 X의 평균이 8, 표준편차가 3이므로, $P(4 \leq X \leq 8)$ 는 평균에서 표준편차의 $\frac{4}{3}$배 만큼 왼쪽으로 간 곳 까지의 넓이입니다. 이 값에 $P(Y \geq 8)$ 을 더하여 0.5가 되려면, 8은 $m+\frac{4}{3} \sigma$ 여야 합니다. $8=m+\frac{4}{3} \sigma$ 따라서 $P \left(Y \leq 8+ \frac{2}{3} \sigma \right )$는 아래와 같이 변형됩니다. $P \left(Y \leq m+\frac{6}{3} \sigma \right)$ 평균에서 표준편차의 두배만큼 간 위치.. 2021. 5. 28.
순열과 조합 / 2021년 수능 수학 가형 9번 [확률과통계] 2021 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,9,12,17,19,22,26,29 입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다 . 풀이 전체 경우의 수는 9! 입니다. A양옆에 숫자가 놓일 경우의 수를 구해봅시다. (숫자,A,숫자) 를 하나의 덩어리로 간주합니다. 숫자 둘과 문자 넷이 남고, 총 7개이므로 나열하면 7!입니다. A 양 옆에 놓일 숫자 둘을 뽑고 자리를 바꿀 수 있으므로, $_{4}C_{2} \times 2$ 를 곱해줍니다. 따라서 확률은 아래와 같습니다. $P=\frac{7! \times _{4}C_{2} \times 2}{9!}=\frac{1}{6} $ 정답은 2번입니다. 풀이 영상 2021. 5. 28.
모집단과 표본추출 / 2021년 수능 수학 가형 6번 [확률과통계] 2021 수능 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,9,12,17,19,22,26,29 입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 모수와 표본통계량 사이의 관계를 알고 있는지 묻는 문제입니다. 아래 등식이 성립함을 알고 있으면 풀 수 있습니다. $E(\bar{X})=\mu$ $V(\bar{X})=\frac{\sigma^2}{n}$ $\sigma(\bar{X})$는 $\sqrt{V(\bar{X})}$ 입니다. 따라서 $E(\bar{X})$는 20이고, $\sigma(\bar{X})$ 는 $\frac{5}{4}$ 입니다. 더하면 $\frac{85}{4}$ 이므로 정답은 4번입니다. 풀이 영상 2021. 5. 28.
조건부 확률 / 2021년 수능 수학 가형 4번 [확률과통계] 2021 수능 수학 가형의 [확률과 통계] 문제는 4,6,9,12,17,19,22,26,29 입니다. 경우의 수 문제도 포함하였습니다. 풀이 조건부확률은 아래와 같이 계산됩니다. $P(B|A)=\frac{P(B \cap A)}{P(A)}=\frac{1}{4}$ $P(A|B)=\frac{P(A \cap B)}{P(B)}=\frac{1}{3}$ 아래와 같이 변형됩니다. $P(B \cap A)=\frac{1}{4} P(A)$ $P(A \cap B)=\frac{1}{3} P(B)$ 위 두 식을 이용하면 아래 등식을 도출할 수 있습니다. $\frac{1}{4} P(A)=\frac{1}{3} P(B)$ 아래와 같이 변형합시다. $ P(A)=\frac{4}{3} P(B)$ 문제의 조건 식에 대입합시다. $\frac{.. 2021. 5. 27.
[머신러닝 앤드류응] (Week2) 5. 매트랩 튜토리얼 (6) Vectorization 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week2 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week2 목차 1. Environment Setup Instructions (환경 설정) 2. Multivariate Linear Regression (다변량 선형 회귀) 3. Computing Parameters Analytically (해석적으로 파라미터 구하기) 4. Submitting Programming Assignments (프로그래밍 숙제) 5. Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 튜토리얼) 이번 글은 Week2의 5강인 Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 튜토리얼) 요약입니다. 5. Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 .. 2021. 5. 1.
[머신러닝 앤드류응] (Week2) 5. 매트랩 튜토리얼 (5) for,while,if문 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week2 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week2 목차 1. Environment Setup Instructions (환경 설정) 2. Multivariate Linear Regression (다변량 선형 회귀) 3. Computing Parameters Analytically (해석적으로 파라미터 구하기) 4. Submitting Programming Assignments (프로그래밍 숙제) 5. Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 튜토리얼) 이번 글은 Week2의 5강인 Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 튜토리얼) 요약입니다. 5. Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 .. 2021. 4. 26.
[머신러닝 앤드류응] (Week2) 5. 매트랩 튜토리얼 (4) 그래프 그리기 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week2 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week2 목차 1. Environment Setup Instructions (환경 설정) 2. Multivariate Linear Regression (다변량 선형 회귀) 3. Computing Parameters Analytically (해석적으로 파라미터 구하기) 4. Submitting Programming Assignments (프로그래밍 숙제) 5. Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 튜토리얼) 이번 글은 Week2의 5강인 Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 튜토리얼) 요약입니다. Week2 5. Octave/Matlab Tutorial (옥타.. 2021. 4. 17.
[머신러닝 앤드류응] (Week2) 5. 매트랩 튜토리얼 (3) 행렬 계산 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week2 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week2 목차 1. Environment Setup Instructions (환경 설정) 2. Multivariate Linear Regression (다변량 선형 회귀) 3. Computing Parameters Analytically (해석적으로 파라미터 구하기) 4. Submitting Programming Assignments (프로그래밍 숙제) 5. Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 튜토리얼) 이번 글은 Week2의 5강인 Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 튜토리얼) 요약입니다. Week2 5. Octave/Matlab Tutorial (옥타.. 2021. 4. 11.
[머신러닝 앤드류응] (Week2) 5. 매트랩 튜토리얼 (2) 데이터 불러오기 앤드류 응 교수님의 코세라 머신러닝 강의를 요약하는 글입니다. Week2 의 상세 목차는 아래와 같습니다. Week2 목차 1. Environment Setup Instructions (환경 설정) 2. Multivariate Linear Regression (다변량 선형 회귀) 3. Computing Parameters Analytically (해석적으로 파라미터 구하기) 4. Submitting Programming Assignments (프로그래밍 숙제) 5. Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 튜토리얼) 이번 글은 Week2의 5강인 Octave/Matlab Tutorial (옥타브/매트랩 튜토리얼) 요약입니다. Week2 5. Octave/Matlab Tutorial (옥타.. 2021. 4. 10.
머신러닝 OCTAVE 파일 불러오는 방법 Step 1) 현재 디렉토리 경로 확인 >> pwd Step 2) 불러올 파일이 있는 위치를 현재 디렉토리로 만들거나, 파일을 현재 디렉토리 위치로 옮김 Step 3) 파일 불러오기 >> load 파일이름.확장자 또는 >> load('파일이름.확장자') 2021. 4. 10.
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