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하... 모르겟어...

https://helloworld-km.tistory.com/entry/Steepest-Descent-method

### 웹 만드는 역사

1. 수동으로 이동을 해주는 링크를 만들어줌

2. 웹을 만들어 찾아서 간다

3. 믿을 만한 정보를 가지고 있는 정보를 찾아주는 것

이렇게 변화해 왔다

### 페이지 랭크

페이지 가 크면많은 페이지가 링크를 걸었기 때문 

페이지의 중요도가 높아진다

그 뭐냐  페이지 중요도 공식 같은거

Px = Py/2

Py = Px + Pz/2

Pz = Py/2 + Pz/2

P^(1) = M^t   P^(0)

###구글의 페이지 랭크

 a---> b ---> c 웹서핑 중

@@Dead -end 

  더이상 나갈 웹이 없는 것

@@Spider-trap

  계속 회전하는 스파이터 트렙 

  즉 세게가 계속 회전함

@@ 해결 방안

  random teleport

  임의의 곳으로 순간이동

  약 probability 1 로 네이버로 이동 (neighbor이거임 naver아님)

 Google matrix 

 P_j = (1 - c) ∑P_i/d_i + c/n

음 신기하다 저 P가뭔지 d가뭔지 안알려줌,..

### 휴리스틱

그 노드의 얼마나 우리문제를 푸는데 있어서 좋은 노드인지 바람직한지 

그 평가함수가 높은 값부터 처리해보는 것을 

휴리스틱 이라고 한다

### Best First Search

Evaluation function 

Heuristic Function

직선거리 로 활용

가장 짧은 거리에서 분석

즉 갈수있는 방법에서 가까운 곳을 계속 서치한다

결과가 나올때까지

최저 거리부터 고르니 나오면 그게 답임

### A*Search(A-star)

Evaluation function f(n) = G(n) + h(n) 

 f(n) : 평가 해도 될지 안될지

 G(n) : n까지 오는데 걸린 cost 비용

 h(n) : 현재 목적지 까지 실어야하는 값

즉 최대 값을 정해놓고 그값이 넘으면 다른 길을 찾는다

그러면서 위에 가장 짧은 거리로만 가서 답을 구하는 업그래이드 된 방식

###Local Search Algorithms

지역탐색의 철학 메모리를 적게 쓰자

greed search : 가장 좋은 곳을 간다 (서치x)

local maima : 지역적으로 최대값을 가지는 것 

initial point : 목적

hill-climbing : 

하나를 옮겻을때 최선인 상황 찾기

담금질 기법

### 사람의 예

사람의 행동 패턴을 센서를 통하여 수집

ex) 만보기 엡 , 게임, 엔터테이먼트 

앱의 만보기 움직임의 정의를 어떻게 할 것인가

### 가속도계 만보기

핸트폰의 위치 탐색 기를 이용하여

x축,y축, z축으로 분간한다(관성의 법칙)

@@ 문제 노이즈 발생

S_1 ={x_1 +x_2 +x_3}/3 으로 평균 만들기

###프리퀀시 도메인 필터

노이치 필터 같은경우 특정 필터만 뺄 수 도 있다

###액티비티 레코그니션

사용자의 행동을 인식하는것

### 탐지 ---> 분류

데이터의 타입에 따라 분류를 해보자

### 구조도

                             Compliler                                  Runtime

Program ---> Logical plan ===+ Physical paln ---->   

###Level 순서 높은 순서부터

Specialized language

(SQL)

Transformation on data

(RDD)

Mapreduce

(DAG)

### Dataflow graph

###https://alklid.github.io/dlog/2017/10/12/spark-01/