안녕하세요 168. TMDB5000 데이터 세트를 이용한 콘텐츠기반 필터링 구현 실습 - 02 강의에서 9:50 부분을 보면 find_sim_movie() 함수가 있습니다 강의 동영상에서는 The Godfather 와 유사도가 높은 순으로 결과가 나왔는데 The Godfather 가 유사도가 가장 높아야 되는데 The Godfatehr 가 아니고 다른 영화가 유사도가 가장 높은 것으로 나옵니다 왜 이런 결과가 나오는지 설명 부탁드립니다
안녕하세요 지금 4-4까지 들은 수강생입니다. 제가 데이터 사이언스 대학원 진학을 앞두고 있는데, 개인적으로 장고기반으로 한 웹페이지 + AI 프로젝트를 하고 싶어 장고를 배우고 하려고 하는데, 이게 솔직히 좀 많이 어렵고, 지금 코드를 따라치는 것만 하는 것 같아서 학습방향이 맞나해서 질문드립니다. 소스코드는 거의 주신 걸 이용해서 복붙하고, 이제 하신 코드를 따라서 치고 결과 확인을 하는 건데, 강의하면서 말씀하시는 DOM,,등등을 잘 알아듣기가 힘들어서요,,자바같은 경우에는 공부를 했어서 MVC 패턴같이 백에서 큰 그림을 그려가며 좀 자세하게 설명을 해주시는 줄 알았는데 그게 아니여서 조금 고민이 되는 것 같습니다. 저는 모델, 뷰 또는 urls가 서로 어떻게 작용을 해서 프론트로 뿌려주는 것인지에 대한 답답함, 그리고 각 코드가 어떠한 의미를 지녔는지 잘 모르겠는 부분에 대한 답답함을 지닌 것 같습니다. for문 또는 전체적으로 함수가 어떠한 역할을 하는지는 이해했으나 어떠한 방식으로 요청하고 받고 하는지에 대해 몰라서 조금 답답한 것 같습니다. 음 예를 들자면, songlist에 있는 거를 for문으로 해서 가져오는구나,,라는 건 이해를 했는데, view와 model은 어떠한 역할을 하기에 이걸 프론트로 뿌리는거지..?라는 질문도 생기고, html은 솔직히 거의 전부 이해가 안가기도 합니다. 혹시 다른 강의를 들어야할까요? 조언을 주시면 감사하겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다!
다음과 같이 코드를 작성했는데, 결과값에 .0 이 붙어서 출력됩니다. 왜 그런 걸까요? df['출동시간'] = pd.to _datetime(df['출동시간']) df['도착시간'] = pd.to _datetime(df['도착시간']) df['time'] = df['도착시간'] - df['출동시간'] result = df.groupby('소방서')['time'].mean() result = result.sort_values(ascending=False) result = round( result.dt.total _seconds() / 60) # round 함수에 반올림 위치를 명시하지 않으면 정수를 반환해야 하지 않나요?) print(result[0])
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 2-10 챕터 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 더하거나 빼거나 문제 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 재귀함수 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum + array[current_index]) get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum - array[current_index] 제가 이해 안가는것은 처음에 cur_index = 0 , cur_sum = 0 부터 시작하잖아요 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,2) get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,-2) 그러고 다음 cur_index = 1 , cur_sum = 2 이렇게 흘러가는데, 왜 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,-2) -2 가 안가고 +2 가 가는지 궁금합니다. get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum + array[current_index]) 계산이 전부 끝난 뒤에 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum - array[current_index] 가 이어서 오는건가요 ? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊
63강 c언어 기출문제 변형해서 배열과 포인트 증가 문제에서 ++* ptr은 arr 인덱스 0 위치에 있는 숫자를 증가시키고 위치는 변하지 않는다 * ptr ++는 포인트 변수 ptr이 가지고 있는 값을 증가시키지 않고 arr 인덱스 1 위치로 이동한다 이렇게 이해하는게 맞나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 2회 기출문제 작업형2에서 왜 쌤이 한거랑 다르게 결과가 나올까요,,,,,,,, # 검증 데이터 분리 아래는 쌤 풀이 입니다 ((7039, 11), (1760, 11), (7039,), (1760,)) 이건 제가 작성한 코드입니다 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split ( X_train, y_train [ 'Reached.on.Time_Y.N' ] , test_size= 0.2 , random_state= 2022 ) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape ((7039, 10), (1760, 10), (7039,), (1760,))
도서의 데이터를 불러오는 과정에서 Promise 객체에 id를 이미 사용해 book에 저장한 데이터들을 구조분해할당할 때 id가 이미 선언되었다고 오류가 발생합니다 ㅠㅠ 강의에서는 Promise 객체로 URL 파라미터를 받아오는 게 아니어서 어떻게 해결할 수 있는지 모르겠습니다... 아래는 코드랑 오류 메시지입니다! 코드의 붉은 줄에 커서를 올리면 블록 범위 변수 'id'를 다시 선언할 수 없다고 나옵니다
안녕하세요. 오징어게임 관련해서 문의사항이 있어 남깁니다. 5/12 미션 [2-a 도서] 작업형1 연습문제 - 섹션1, 섹션2 (p.164~165)의 경우 시나공 2026 버전으로 작성해주신 것 같은데 제가 갖고 있는 2025 버전의 경우는, 섹션을 기준으로 풀면 되는지 문의드립니다! 답변해주시면 감사하겠습니다^^
# test 예측 pred = rf.predict_proba(test) ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-221-192ffa211ac4> in <cell line: 0>() 1 # test 예측 ----> 2 pred = rf.predict_proba(test) 3 3 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in _check_feature_names(estimator, X, reset) 2775 message += "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n" 2776 -> 2777 raise ValueError(message) 2778 2779 ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - TravelInsurance 이런 오류가 뜹니다 test가 예측값이니까 TravelInsurance 컬럼이 없어야 하는게 맞는건가요? 샘플 찍어봤을 때 train,test 둘 다 TravelInsurance 이 컬럼이 있었습니다. 코드 작성은 선생님과 동일하게 했는데 자꾸 저런 오류가 뜨네요 ㅠㅠ 검증 데이터 분리할 때 train.drop만 해줘서 그런건가요..?
PS C:\Users\user\Documents\prepare\front> npm init This utility will walk you through creating a package.json file. It only covers the most common items, and tries to guess sensible defaults. See npm help init for definitive documentation on these fields and exactly what they do. Use npm install <pkg> afterwards to install a package and save it as a dependency in the package.json file. Press ^C at any time to quit. package name: (front) PS C:\Users\user\Documents\prepare\front> 터미널을열고 저도 패키지 네임 다음 react-nodebird-front를 작성하고 싶은데 어떤방법이 있을까요?