bike sharing demand예제에서 LinearRegression모델이 다른 모델에 비해 RMSLE가 큰 것이 Scaler문제는 아닌가 해서 StandardScaler를 다음과 같이 적용시켜 봤습니다만, 성능이 좋아지질 않는 것 같습니다.X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_features_ohe, y_target_log, test_size = 0.3, random_state = 0) from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.pipeline import Pipeline def get_model_predict(model, X_train, X_test, y_train, y_test, is_expm1 = False, sts = False): if sts: ct = ColumnTransformer([ ('standard', StandardScaler(), ['temp', 'atemp', 'humidity', 'windspeed']) ], remainder = 'passthrough') model = Pipeline([ ('ct', ct), ('model', model) ]) model.fit(X_train, y_train) pred = model.predict(X_test) if is_expm1: y_test = np.expm1(y_test) pred = np.expm1(pred) print(model.__class__.__name__) evaluate_regr(y_test, pred)선형 모델임에도 불구하고 이게 통하지 않는것이 좀 의문입니다. 게다가 다른 모델에서는 성능이 나빠지기도 합니다.그리고 StandardScaler를 적용하기 전과 후의 coef_가 많이 다릅니다. 다음 그래프는 StandardScaler를 적용했을 때 LinearRegression의 coef_입니다.feature중요도 측면에서, StandardScaler를 적용한 후의 coef_가 더 믿을만 한지, 아니면 적용하지 않은게 더 믿을만 하다고 봐야하는지 궁금합니다.그래프 출력하는 코드는 다음과 같습니다.# X_features_ohe_sts ct = ColumnTransformer([ ('standard', StandardScaler(), ['temp', 'atemp', 'humidity', 'windspeed']) ], remainder = 'passthrough') model = Pipeline([ ('ct', ct), ('model', LinearRegression()) ]) # model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) series = pd.Series(np.abs(model[-1].coef_), index = X_features_ohe.columns) series = series.sort_values(ascending = False)[:20] sns.barplot(series.values, series.index)

안녕하세요 1분코딩님 강의에서처럼import * as THREE from 'three'; import { OrbitControls } from 'three/examples/jsm/controls/OrbitControls'; import { GLTFLoader } from 'three/examples/jsm/loaders/GLTFLoader'; // gltf loader const loader= new THREE.GLTFLoader; GLTFLoader.load( '/models/ilbuni.gltf', gltf => { console.log(gltf) } ); 이렇게 입력했는데, localhost:8080에서export 'GLTFLoader' (imported as 'THREE') was not found in 'three' 와 같은 오류가 뜹니다. three.js의 폴더는 평소에 잘 실행 된 것 처럼 위치해 있는 거 같은데, 무엇이 잘못되었는지를 모르겠습니다.  

제가 알기론 스프링 부트에 h2 데이터베이스가 내장되어 있어 h2를 별도로 설치할 필요 없이 의존성 추가만 하여 사용할 수 있는것으로 아는데 왜 spring data JPA 강의에서는 h2 를 별도로 설치 하여 하는 건가요? 별도로 설치후 기존 설치 없이 하던 방법으로도 안되고 있어 곤욕입니다.

안녕하세요 큰돌님bfs로 최단거리를 탐색하여 문제를 풀어 보았습니다.q에서 뺄때, 방문처리를 할때는 맞는데,https://www.acmicpc.net/source/61392099q에 넣을때 방문처리를 할때는 틀립니다.https://www.acmicpc.net/source/61392143최단거리라 q에 넣을때 바로 방문처리를 해줘서 더 높은 cnt일때 방문한 값이 다시 큐에 들어갈일이 없도록 하는것이 맞는것 같은데, 어떤 경우에서 틀린지 모르겠습니다.

안녕하세요 큰돌님!벡터에 trace를 저장하여 k에 도달하면 trace를 출력하는 방식으로 풀었습니다.벡터의 push_back()은 시간 복잡도 O(1)으로 알고 있습니다.때문에 왜 시간 초과가 나는지 궁금합니다!https://www.acmicpc.net/source/61394001

http://boj.kr/75cc76adfce24cbd88595ea4ea999a5d안녕하세요 강사님 ㅎㅎ해당 강의 초반에 무식하게 풀었을 때의 시간복잡도가 (n * n-1 / 2)*n 이라고 설명하시는데 제가 혼자 문제풀 때는 다르게 계산을 했거든요...저는 연속된 수들의 곱이니까 이중 for문으로 for(int i=0; i<n; i++){ for(int j=i+1; j<n; j++){식의 연산이 필요하다 생각했고 여기다가 백트래킹으로 == 0일때 break 정도하는 조건까지만 넣었습니다. 이러면 등차수열의 합 정도의 시간복잡도가 되니 O(n^2)이고 n의 최대범위가 10000 -> 제곱은 1억 -> 1억에서 천만까지는 해볼만하다고 알려주셔서 위 생각의 흐름대로 문제를 풀었습니다. 혹시 제가 시간복잡도 계산을 잘못한건가요..?

#include <iostream> #include <iomanip> using namespace std; int main() { float x = 79; cout << showpoint << fixed << x << endl; cout << noshowpoint << x << endl; }showpoint를 쓰다가 noshowpoint 조정자를 쓰면 리셋돼서 소수점이 다시 출력되지 않는 것처럼 fixed도 리셋할 수 있는 방법이 있나요?

 spring 명령어를 쳐서 확인하려는데 오류가 발생했습니다. 이 버전의 Java Runtime은 최대 55.0까지의 클래스 파일 버전만 인식한다고 합니다. Java SE 11 = 55이란거 까진 알았는데 그 다음에 어떻게 해야 될까요? 고민과 검색 많이하다가 답이 안나와 여쭤봅니다.

코드가 선생님이랑 똑같은거 같은데 아이폰만 키보드가 안나옵니다ㅠㅠ

  case CLICK_CELL: { // table데이터를 얕은 복사를 한다 const tableData = [...state.tableData]; //이 부분 왜 필요한지 확인 console.log(tableData); tableData[action.row] = [...tableData[action.row]]; console.log(tableData); tableData[action.row][action.cell] = state.turn; console.log(tableData); return { ...state, tableData, recentCell: [action.row, action.cell], }; }tableData를 얕은 복사로 복사한다음에 row데이터를 갱신하고 cellData를 복사하는 갱신방법이 이해가 안되어서 하나씩 console.log를 찍으면서 확인해 봤습니다확인을 해보니 tableData는 tableData[action.row] = [...tableData[action.row]];이 코드가 실행되기 전부터 table에 갱신되 o값을 가지고 있었습니다 그래서 생각해볼때 tableData에 따로 추가적으로 갱신이 필요없어 보이는데 그렇다고 코드를 지워보니 제대로 동작은 안하는 것 같습니다 왜 추가적으로 갱신하는 코드를 넣어줘야하나요?

강의 재밌게 잘듣고 있는 학생입니다. 넓고 쉽게 배우는 강의 듣고 로드맵따라 운영체제 강의로 넘어 왔는데 DMA 강의에서 배운적 없는 TCP/IP Socket등등 생소한 용어가 계속 나옵니다. 혹시 다른 강의를 듣고 왔어야하는 부분인가요??

least-squares을 'Ax=b'는 해가 없으나, 'b를 A로 projection하면 해가 반드시 생긴다.' 로 이해하였습니다.example 1번의 풀이 방식과 least-squares 유도과정을 이해했습니다. 하지만 의문이 드는 것은 왜 이전 장에서 배운 것 처럼 Ax=hat(b)를 풀어서 문제를 풀지 않는가? 라는 것과Ax=hat(b)를 푼다면(hat(b) = c1*u1 +c2*u2 에서 c1, c2를 각각 구하는 방식)c1과 c2가 각각 [1, 2]가 아닌 [19/17, 11/5]가 나오는지 모르겠습니다.제가 생각하기에 least-squares solution도 결국 hat(b)를 구한 이후, subspace W에 orthogonal한 b-hat(b)를 이용한 형태라서, transpose(A) (b-hat(b))=0 로 구한 hat(b)와 이전 장에서 배운 방식으로 projection을 구한 hat(b)와 같은 위치여야 합니다. 이렇게 생각하면 사실 이번 장 내용을 배울 필요 없이, projection만 배우고 하나하나 해를 구하면 된다라고 생각이 전개됩니다. (tanspose(A) A hat(x) = transpose(A) b 수식도, hat(b)구하지 않고 b에서 바로 사용할 수 있는 유용한 수식 정도로 생각하고 있습니다. 하지만 Ax=hat(b)로 풀었을 때와 값이 달라, 뭔가를 잘못 생각하고 있다고 판단됩니다.)어떤 부분을 잘못 생각해서 이렇게 됐는지 알고 싶습니다.

안녕하세요 머신러닝 완벽가이드부터 차례대로 수강 중인 학생입니다 LGBM이 NULL값을 자동으로 처리하여 분류한다고 말씀하셔서 NULL값을-999로 변환하지 않고 캐글에 제출해보았는데 성능이 많이 차이가 나서 질문 드립니다 ! NULL값을 -999로 변경했을 경우 private가 0.74022,변경하지 않았을 경우 0.5736이 나왔는데 혹시 이유가 있을까요 ? 그리고 NULL값을 -999로 처리하신 이유가 궁금합니다 !

// 오픈웨더 API const weatherSearch = function(position) { console.log(position.latitude); const openWeatherRes = fetch( `https://api.openweathermap.org/data/2.5/onecall?lat=${position.latitude}&lon=${position.longitude}&appid=a0fe4b649d353a27a301be4b66d4173c` ); console.log(openWeatherRes); // 구분 }; // 현재 위치 함수 const accessToGeo = function (position) { const positionObj = { latitude : position.coords.latitude, longitude : position.coords.longitude, }; weatherSearch(positionObj); }; // 사용자 현재 위치 const askForLocation = function (){ navigator.geolocation.getCurrentPosition(accessToGeo, (err) =>{ console.log(err); } ); }; ; askForLocation(); 현재 코드가 이렇게 되는데 401 오류가 뜨고 있습니다   // 오픈웨더 API const weatherSearch = function(position) { console.log(position.latitude); const openWeatherRes = fetch( `https://api.openweathermap.org/data/2.5/onecall?lat=${position.latitude}&lon=${position.longitude}&appid=a0fe4b649d353a27a301be4b66d4173c` ); console.log(openWeatherRes); // 구분 };해당 코드에서 $ 부분이 오류가 뜨고 있기도 한데... api는 default를 사용하였습니다 몇시간 강의 다시 보면서 뭐 잘못된 거 있나 해봐도 안 되서 이렇게 글 올려봐요콘솔창 에러 메시지입니다

강의에서는 불변성을 지키기 위해 Shallow Copy(얕은 복사)를 하신다고 하셨는데,이는 많은 혼동을 야기하는 것 같습니다.https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Glossary/Shallow_copyhttps://developer.mozilla.org/en-US/docs/Glossary/Deep_copy에 따르면,Shallow Copy 는 원본 객체의 속성과 동일한 참조를 공유하는 복사본이고Deep Copy 는 원본 객체의 속성과 동일한 참조(동일한 기본 값을 가리킴)를 공유하지 않는 복사본이라 되어있습니다.강사 님이 생각하시는 참조가 Shallow Copy 고,불변성을 지키기 위해 사용하는 것이 Deep Copy 가 아닌지요?강사님의 강의는 앞으로 개발 능력 향상에 아주 도움이 되기에, 정확한 이해를 위해 질문드려봅니다.

강의 계속 보면 언젠가 키 지정하는거 나오겠거니...하면서 보고 있는데 보면 볼수록 불편하기만 하고 alt키 아무리 누르면서 마우스 오른쪽도 왼쪽도 안 먹고 뭘까요 ㅠㅠ

안녕하세요 인증이나 인가 예외가 터졌을 때 인증 예외의 경우에는 AuthenticationEntryPoint가 리다이렉트 등의 로직을 수행하고 AccessDeniedException의 경우에는 AccessDeniedHandler가 동작하는 것으로 이해하였습니다. 근데 둘다 결국 예외가 발생했을 때 처리를 하는 역할인데 굳이 하나는 엔트리포인트라는 객체를, 다른 하나는 핸들러 객체를 사용하는지 모르겠습니다. 저는 둘 다 엔트리포인트나 혹은 핸들러라고 할 수 있는 거 아닌가 생각이 들었는데 둘이 무슨 차이가 있는지 잘 모르겠어서요 ㅠㅠ 알려주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요. 교수님과 똑같이 코드를 쳤는데 에러가 발생했습니다.인터넷을 검색해도 무슨 말인지 잘 모르겠어서 질문 드립니다. 감사합니다.

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 네니오2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 네3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 아니오[질문 내용]현재 다니고 있는 회사에서는 Pojo 모델과 Entity 모델을 나누어서 관리하고 있습니다. 이 때, M:N 테이블을 나누어 주는 중간 테이블은 POJO 모델을 만들지 않고 infrastructure 레이어에 위치시키고 도메인 레이어에는 노출시키지 않으려고 하고 있는데요, 이 때 해당 중간 테이블을 구분되는 두 도메인중 어느쪽에 위치시켜야할지 고민이 되어 질문을 남깁니다.보통 이러한 중간 테이블에 대응하는 Entity는 어느 패키지에 두는지 기준이 궁금합니다.추후 데이터베이스를 나누었을 때 이러한 중간 테이블을 어디에 위치 시켜야할지 아니면 서로 다른 데이터베이스에 중간테이블을 중복 저장 시켜야할지 궁금합니다.양 쪽 모두에서 간간히 조회에 활용 됩니다. 위 방법 자체에 문제가 있다고 느끼신다면 어떤 대안이 있을지 남겨주시면 감사하겠습니다. 감사합니다.

webdriver의 find_element로 찾은 경우 .click()을 붙여주면 click이 되는데, soup으로 찾은 경우 .click()을 붙여주면 오류가 발생하네요.click을 하려면 find_element를 써야 할까요? soup으로 찾은 객체는 click을 할 수 없을까요?