1. df = df.dropna() df.dropna(inplace=True) 차이와 시험환경에서는 어떤걸로 외워서 쓰는게 나은지 알려주세요.  특정컬럼에 결측치가 있는경우 해당 행 제거는df = df.dropna(subset=['f1']) 로 풀이되어있긴한데 df = df['f1'].dropna 를 하면 안되는 이유가 있을까요?

단순 선형회귀 분석에서 잔차를 구할때 잔차 = df[종속변수] - model.predict(df['독립변수]) 이렇게 구하는데, 다중선형 회귀분석에서 구하는 방식인 model.resid 으로 구해도 되는지 문의드립니다.  잔차제곱 평균을 mse라고 할때 mse = (model.resid **2).mean()으로 구하는데, 마인드맵에서 잔차의 평균제곱오차 (MSE) = model.mse_resid로 나타나있는데 두 개의 값이 다르게 나오는데 혹시 다르게 나오는 이유를 알려주시면 감사하겠습니다! 작업형3 회귀분석 관련 범주형 변수일때 원핫 인코딩을 적용하게 되면 숫자로 안바뀌고 True,False로 값이 뜨는데, 이유와 어떻게 숫자로 바꿀수 있는지 알려주시면 감사하겠습니다! 

온도센서 PA2로 연결했는데, Temperature값을 전혀 가져오지못하고있어서 문의드립니다. 다른쪽 코드는 완성본을 붙여봐도 온도값을 못가져옵니다. 아두이노로 테스트했을때는 정상적으로 온도값을 가져오는것을 확인했는데 온도값을 못가져와 마무리가안돼서 문의드려요..

당연히 구글링 해보셨져? 원하는 결과를 못찾으셨나요? 어떤 검색어를 입력했는지 알려주세문제가 발생한 코드(프로젝트)를 Github에 올리시고 링크를 알려주세요.안녕하세요 호돌맨님.덕분에 강의 잘 듣고있습니다.깃헙 collaboator로 초대받을 수 있을까요?깃헙 아이디는 dudfo6425@gmail.com 입니다!감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 pred1 15586.882 15407.713 14912.474 18482.735 6168.016 16953.75 기출 5회 정답파일 제출 Value값인 pred가 책이랑 다른데, 이럴수가 있나요? 제출한다면 선생님꺼랑 똑같은 인덱스에 똑같은 pred값이 들어갔어야할텐데,,, random_state도 똑같이 전부 0으로 맞췄는데 이럴수가 있나요?

강의서에서 잔차이탈도는 model = glm(formula, data=데이터, family=sm.families.Binomial()).fit()이렇게 구하는것으로 나와있는데, 작업형3 마인드맵 자료 주신거에는로그우도 : model.lif잔차이탈도 : -2 * model.lif이렇게 되어 있는데,로그우도, 잔차이탈도 모두 logit summary에서도 확인할 수 있는것인지 궁금합니다!

같은 요청이 여러 번 들어와도 한 번만 처리하는 것. 여러 번의 요청이 들어왔을 때 이 요청이 '같은 요청' 이라는 것을 정확하게 판단할 수가 있을까요?예를 들어 똑같은 점포의 똑같은 POS에서 똑같은 액수의 포인트 적립/사용이 두 번 들어왔을 때,이 두 요청이 각자 다른 요청인지? 클라이언트 단의 문제로 인해 같은 요청을 두 번 보낸 것인지? 정확하게 판단할 수 있는 걸까요?두 요청의 도착 시간 간격이 매우 짧을 때-> 일반적인 상황에서 같은 동작이라고 판단할 수야 있겠지만.. 매우 빠르게 요청을 계속해서 받아야 하는 상황이라면?도메인 특성에 따라 같은 요청임을 판단할 수 있는 기준이나 상황이 달라지기야 하겠지만 정확하게 보장 받을 수 있는 기준은 존재하기 어렵지 않나 하는 생각이 듭니다.실제 사례를 통해 예시를 들어주실 수 있는 게 있을까요?

안녕하세요 문제를 풀었는데 오답이 나와서 질문드려요http://boj.kr/2cfae2c4629946ce8da516639d668b86추가로 987654321 로 정하신 것도 그냥 크게 정하신거 같은데 혹시 정확한 범위 알 수 있을까요 ?

df = df['f4'].value_counts() print(df.index[0])  이렇게 풀이해주셨는데 이렇게 한줄로 써도 결과는 동일하긴한데, 유형1 실제 시험에서 한줄로 작성을 해도 되는건지 궁금합니다.print(df['f4'].value_counts().index[0])

비만도 계산기 소스코드 작성중 null이나 빈값(empty)관련 예외처리는 있었으나, 문자열 관련 입력을 받을 수 없도록 하는 처리는 따로 없었던 것 같습니다.아마도 키보드 타입을 number로 제한을 두셨기 때문이었을 것이라 생각되는데요.입력폼에다가 커서를 둔 상태로 한영키(맥북에서 캡스락)을 누르면 문자열이 입력되는 것을 확인할 수 있었습니다.입력된 문자열이 있는 상태로 결과버튼을 누르면 빨간 에러화면(?) 같은 것을 확인 할 수 있었는데요.아래 사항들이 궁금하여 문의드립니다.자세한 사항은 아래 첨부된 세개의 이미지 참조 부탁드립니다. 빨간화면이 어떤 에러가 발생할 때 주로 뜨는 것인지?? (웹에서 404에러가 페이지를 표시할 수 없음화면이라던가... 그런 어떤 특정 오류 타입이 있는지 궁금하네요)맥os에서만 발생하는 오류인지, 윈도우os에서도 발생할 수 있는 오류인지??해당 오류를 완전히 막을 수 있는 방법이 있다면?? (string을 완전히 막아야 할까요??)  이미지가 한줄로 나열되지 않네요...

작업형3 마인드맵 올려주신것 중에서 로지스틱 회귀분석 관련오즈비에 대한 설명은 작업형3 예시 문제 강의에서 확인가능한데,나머지 (오류율,AIC/BIC,잔차,로그우도 등) 부분에 대한 설명은 현재 강의에서 볼 수 없는데설명해주시는 강의가 따로 있을까요??!^^

샘, 작문피드백클릭하면 구글 api오류 404 문제로 스크립트 관련 피드백 페이지 오류 발생하는 부분 확인 부탁드립니다.감사합니다.

안녕하세요.오픈서치 샤드와 노드 구성 관련해서 질문이 있는데요,강의에서 말씀해주신 예시를 다시 계산해보니 뭔가 안 맞는 것 같아서요.하루 100GB 로그, 30일 보관, 레플리카 1로 설정했을 때전체 저장공간: 6,000GB인덱스별 샤드 최대 크기: 10GB데이터 노드: 10개노드당 가져야 할 디스크 크기 : 600GB이렇게 계산하셨는데, 결국에는 인덱스별 프라이머리 샤드개수가 10개고, replica까지 포함하면 20개니까 실제로는 노드 하나에 샤드 2개(프라이머리+레플리카)씩 들어가고 각 샤드 최대 크기가 10GB라면 노드당 최대 20GB밖에 저장이 안 되는 거 아닌가요?그럼 하루에 600GB를 저장하려면 샤드 1개당 최대크기가 최소 300GB는 되어야 할 것 같은데... 제가 잘못 이해한 건지 확인 부탁드립니다

local 사양이 괜찮은 편이여서 그대로 진행하려고 합니다. 괜찮을련지요? 기존에 수업을 듣다가 프로그래밍에 관심이 생겨서, C언어 기본, C++ 자료구조 및 알고리즘을 제대로 학습한 후에 돌아왔습니다.  다시 수강해보겠습니다~

5페이지 구조체와연결리스트 해설 누락된것같습니다.

킬구형 안녕, Fault Tolerant 쪽에서,retryLimit()을 설명해줄 때만약 retryLimit 값이 3일경우, "첫번째 호출시도 1번, 재시도 호출 2번"으로 총 3번이 호출된다고 했잖아.재시도 횟수는 항상 retryLimit - 1 이라 그랬고. 근데 왜 "ItemProcessor의 예외 발생 시 재시도 - 아이템 단위로 재시도 관리"의 마지막 호출 결과 찍어준 부분에서, retryLimit()은 3인데 왜 ItemProcessor는 4번이 호출되는거야?위에 설명한대로라면 3번만 호출되어야 하는거 아냐?

안녕하세요. 빅분기 교재를 구입해서 연습문제를 풀어보고있는데요p164df['view'].fillna(min,inplace=True) 라고 풀이에 되어있는데결측치를 원본에서 직접수정하는 코드라 그런건지코랩에서 오류가 나기도 하고 이 문장 대신 시험에서df['view'] = df['view'].fillna(min)으로 써도 무방한건지 궁금합니다.  

강사님 안녕하세요.강사님께서 말씀해주신 랜포 + train, test = train.align(test, join='left', axis=1) 하고나서에러메시지가 뜨길래 추가적인 fillna(0)를 해주고, 아래와 같이 작성했는데요 문제에서 제시한 예시와 제 답안의 수치가 너무 차이가 많이납니다.어떤부분이 문제일까요? ㅜ_ㅠ 확인 부탁드립니다.isnull 에 무조건 0채우라고해서 fillna(0)한거밖에 차이가 없습니다. import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")# print(train.info())# print(test.info())train = train.fillna(0)test = test.fillna(0)# df.isnull().sum()target = train.pop('총구매액')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)train, test = train.align(test, join='left', axis=1)train = train.fillna(0)test = test.fillna(0)from sklearn.model_selection import train_test_splitx_tr, x_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(x_tr, y_tr)pred = rf.predict(test)submit = pd.DataFrame({'pred':pred})submit.to_csv('result.csv', index=False)ans = pd.read_csv('result.csv')print(ans)   저장

강사님 안녕하세요. 강사님께서 말씀해주신 랜포 + train, test = train.align(test, join='left', axis=1) 하고나서 에러메시지가 뜨길래 추가적인 fillna(0)를 해주고, 아래와 같이 작성했는데요 문제에서 제시한 예시와 제 답안의 수치가 너무 차이가 많이납니다. 어떤부분이 문제일까요? ㅜ_ㅠ 확인 부탁드립니다. isnull 에 무조건 0채우라고해서 fillna(0)한거밖에 차이가 없습니다. import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")# print(train.info())# print(test.info())train = train.fillna(0)test = test.fillna(0)# df.isnull().sum()target = train.pop('총구매액')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)train, test = train.align(test, join='left', axis=1)train = train.fillna(0)test = test.fillna(0)from sklearn.model_selection import train_test_splitx_tr, x_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(x_tr, y_tr)pred = rf.predict(test)submit = pd.DataFrame({'pred':pred})submit.to_csv('result.csv', index=False)ans = pd.read_csv('result.csv')print(ans)   

안녕하세요.범위를 비교하는 방식의 성능차이에 대해서 궁금한데요.1번1<=x && 3>=x2번x in 1..31번방식에 비해 2번방식은 수열을 순회하면서 수열에 포함 여부를 확인하게 되는 방식일거 같은데, 제 예상이 맞을까요? 그렇다면 성능상 더 좋지 않을거 같아서요.감사합니다.