선생님 안녕하세요. 먼저 좋은 강의 제공해 주셔서 너무 감사드립니다. 이번 주 6/21 시험인데, 마침 강의 마감이 오늘 6/18 까지라서 혹시 시험일까지만 강의 연장해 주실 수 있을지 여쭙고자 문의드리게 되었습니다. 시험 전 다른 문의들로 바쁘실 텐데 번거롭게 해 드리게 되어 너무 죄송합니다. 문의드릴 때 메일 주소가 필요한 것 같아서 함께 전달드립니다. (ellina0413@gmail.com) 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
전 아래 코드처럼 작성했는데 정답과 다르게 나오더라구요 어느 부분 때문에 다른 건지 알려주실 수 있을까요? df['CPU'] = df['CPU'] < 100 from statsmodels.formula.api import ols model = ols('ERP ~ Feature1 + Feature2 + Feature3 + CPU',data = df).fit() print(model.summary())
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 rmse를 사이킥런에서 지원하지 않아서, mse로 만들어줘야하는 걸로 알고있는데, 그냥 아래처럼 써도 값은 출력되더라고요. 혹시 이유 알수있을까요? from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(X_tr,y_tr) pred=rf.predict(X_val) root_mean_squared_error(y_val,pred) 이렇게 쓰면안되나요?
아래 설명에서 실무에서 어쩔 수 없이 실시간으로 변경된 데이터셋에 배치 처리를 한 사례를 알고싶다. "잠깐! 킬구형, JpaPagingItemReader의 문제가 아니라 실시간 데이터셋에 배치를 돌리는게 잘못된거 아냐?” 이상적으로는 맞는 말이다. 배치는 보통고정된 입력 데이터셋을 대상 으로 사용하는 것이 맞다. 하지만 실무에서는 어쩔 수 없이 실시간으로 변경되는 데이터셋에 대해서도 배치 처리를 해줘야 할 때가 있다. 이럴 때는 offset 기반 페이징 은 사용하지 않도록 하자.
[질문 내용] 안녕하세요! 쉽게 잘 설명해주셔서 강의 잘 듣고 있습니다~ 스프링 프레임워크 같은 컨테이너 환경에서는 엔티티 매니저와 영속성 컨테스트가 N:1 이라고 하셨는데 그러면 트랜잭션별로 엔티티 매니저가 생성되고 영속성 컨텍스트가 하나가 생성되어 공유되어 사용된다고 이해하면 될까요?
음, 데이터 전처리 과정에서 인코딩할 때, 1) 그냥 인코딩 하는 경우 2) 데이터를 concat으로 합쳐서 인코딩 하는 경우 3) 데이터를 합쳤다가 iloc로 쪼개서 인코딩 하는 경우 어떨 때, 위의 경우들이 구분되는지... 예시를 들어주실 수 있나요?ㅠ 자꾸 헷갈리네요..ㅠㅠㅠ
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아래처럼 여러가지로 해봤는데, 활성화된 코드같은 경우 왜 228을 출력하는지 잘 모르겠어요.. ascending=False 안 쓰고, max() 써서 진행하는 방법 설명 부탁드립니다. df['순전입학생'] = df['전입학생수(계)'] - df['전출학생수(계)'] #df.head(3) #가장 많은 학교의 전체학생수를 cond1 = df['순전입학생'].max() #df.sort_values('순전입학생', ascending=False).head(3) #cond1 = df['순전입학생'] == 923 #정수로 출력하시오 print(df['전체학생수(계)'][cond1].sum()) #print(int(df.loc[cond1,'전체학생수(계)'])) #정수로 출력하시오
안녕하세요. 너무 좋은 강의 항상 잘 보고 있습니다. 궁금한 점은.. 로지스틱 회귀 문제의 경우 결과가 분류로 나오는 것으로 알고 있습니다. model = logit('gender ~ weight', data = train).fit() weight를 독립변수로 하고 gende를 독립변수로 하는 로지스틱 회귀 모델을 만들고, test 데이터의 gender를 예측하는 문제입니다. pred = model.predict(test) > 0.5 >0.5 로 명시하지 않으면 1일 확률값 이 나오기 때문에 true/false로 나타내도록 하라고 하셨습니다. 궁금한 점은 logit 함수를 만들 때 gender를 범주형으로 명시하지 않아도 되는지 입니다. C()로 gender를 묶어보니 에러가 나오더라구요. ㅎ 아직 모르는 게 많아 질문드리니 알려주시면 정말 감사하겠습니다.
안녕하세요! 미리 1탄부터 1.5탄 구매했고요, 2탄도 구매해서 수강예정입니다, 강의가 넘 재밌고 이해가 쉽습니다! 강사님이 웃으실 때 저도 덩달아 따라 웃게되네요 ^___^;; 앞으로 MSA 기반 Spring Cloud와 MSA 인프라 구현을 위한 도커 및 쿠버네티스도 강의 신청 드려도 되는 지 문의드립니다! 현재 강사님의 현업 업무 경험으로 MSA 와 Spring Cloud가 백엔드 취업에 어떠한 도움이 되는 지 궁금합니다! 그리고 JPA vs MyBatis 중에 현재 백엔드 취업 시장에서 강사님의 Pick이 어떠한 지 궁금합니다! 모든 기술을 통합하고 융합한 백엔드 취업용 초보 신입 개발자 포트폴리오용 프로젝트 강의를 언제쯤 출시해주시는 지 문의드립니다!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df.sort_values('순전입학생', ascending=False).head(1) 로 봤을때, 전체 학생수를 바로 알 수 있으니까 굳이 출력 코드 안짜고 바로 230으로 제출해도 되나요? 아니면 출력 코드도 짜야하나요?
제가 전에 섹션8 관련해서 한번에 모아주실순없냐라고 질문 했었는데요. 그부분에있어서 선생님께서 질문을 오독하신거같습니다. 제가 질문드렸던건 섹션8에있는 pdf문서들을 정답이 안써져있는버전으로 통합해서 올려주실순 없는지 여쭤본것이었습니다. 강의를 보기전 혼자 먼저 풀어보고싶습니다. 현재 올려져있는 문서들은 하단에 답이 적혀져있어서 학습하기에 불편합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 2번문제를 len 안쓰고 이렇게 풀어도 되는가요? 결과값은 동일하게 144로 나오는데, sum쓰면서 갯수의 합인지? 각 값의 합인지? 헷갈렸습니다. 갯수의 합이 맞다면 각 값의 합도 구할수있나요? bmi = df['Weight']/((df['Height']*0.01)**2) normal = ((18.5 <= bmi) & (bmi <23)).sum() danger = ((23 <= bmi) & (bmi<25)).sum() result = int(abs(normal - danger)) print(result)
안녕하세요 선생님 강의 정말 잘들었습니다. 제가 이 강의를 듣고 게시판을 직접 만드는 것이 목표였는데, 프론트 코드를 만드는데 어려움을 겪고 있습니다. 혹시 뼈대만이라도 프론트엔드 코드를 제공해 주실 수 있을까요 ? 무리한 부탁인 것을 알고 있지만, 간절하여 질문글로 남깁니다
df['총범죄'] 구할 때 iloc[:, 1:-1] 이라고 풀이하셨는데 날짜 강력범죄 절도범죄 폭력범죄 지능범죄 풍속범죄 교통범죄 경찰서 마지막에서 바로 앞부분까지만 출력하려고 -1을 한 건 이해가 갔습니다 근데 기출 5회 작업형 1 -3 문제를 보면 전체학생수를 구하는 문제에서 전체학생수의 위치도 마지막 바로 앞인데 iloc[0,-2] 여기서는 왜 -2 인지 궁금합니다. 마지막 앞부분인 것은 동일한데 왜 하나는 -1 이고 하나는 -2 인지 혼동이 오네욥