38강에 = 연산자 빼고 더하는 부분이 있는데 그 코드랑 # string_list.append(user_input[-1].strip()) 이 코드랑 의도가 다른걸까요? 혼자 해보다가 이 방법만 떠올라서요 ㅠㅠ

여러가지를 써보고 가장 좋은걸 선택하는게 베스트겠지만.. 다 외우기 어렵다고하면 랜덤포레스트 하나로만 우직하게 밀고가도 합격에 문제없을까요?

1강부터 쭉 강의를 들으면서 노트북 보고있는데 어렵긴한데.. 일단 한번 쭉 들어보고 차근차근 정리를 해야할까요

(ch01_env) C:\inflearn\inflearn_chatGPT-main\ch01>까지 완료하였느데 vscode에서 select interpreter 가상환경 안보입니다. ㅜㅜ

잘몰라서.. 계속 노트북 링크로만 하고있습니다.방법이 어떻게 될까요

 안녕하세요 강의 자료 부탁드립니다.varian21@naver.com

학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 10분 56초 부분에서 prompt 작성코드를 보면text형식으로 작성되어있고 ChatPromptTemplate을 사용하고 있는데지난 강의에서는 ChatPromptTemplate 은 message list형식으로 작성한다고 하셨었습니다.ChatPromptTemplate은 그냥 PromptTemplate과 달리 from_template을 사용하면 일반 text 형식 prompt도 처리가 가능한 구조인건가요? 그런거라면 굳이 PromptTemplate을 사용해야하는 이유가 있나요? ChatModel 이 아니라 LLM 일 경우는 ChatPromptTemplate.from_template으로 작성한 prompt는 동작하지 않는 건가요? RAG는 LLM이 아니라 ChatModel을 사용해야하는 이유가 뭔가요? LLM과 ChatModel의 차이를 multi-turn 처리 가능 여부로 보면 될까요?

#include<stdio.h>voidinitialize() {staticint initialized = 0;if (!initialized) {printf(＂초기화...\n"); initialized = 1; } else { printf(＂초기화 완료되었습니다.\n"); }} intmain() { initialize(); initialize();return0;}여기서출력값:초기화....초기화 완료되었습니다.이해가 안가는데 풀이 한번 부탁드립니다 ㅠ 밑에 예제도 한번 풀이 같이 해주시면 감사하겠습니다.

업캐스팅이 아닌경우Chi 자식으로 가는게아니라Par로 가는이유가생성자가 있기때문인가요?? 업캐스팅 아닌경우Chi로 바로가는경우랑Par로 가는경우랑의 예제를 알려주시면 감사하겠습니다! 

작업형 2 머신러닝 모의2번 문제에서 labelencoder할때, 명령어가 le = LabelEncoder()로 지정하고 아래와 같이 transform할때 fit을 넣고 다음에는 안넣는데, 추측하기로는 train 데이터에서 object 유니크 수를 파악하고 이에 맞는 것으로 변형하기 때문에 fit을 쓴것 같습니다. 그렇다면 trian이랑 test랑 유니크 수가 다르다고 하면 아래와 같이 쓰면 안되지 않나요? 아니면 알아서 잘 수치화가 진행되는걸까요? 일전에 강의에서는 train과 test에서 유니크 수가 다르면, 두 데이터를 상하로 합쳐서 같이 적용하고 나눈다고 들었어서 여쭤봅니다.train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])

강의가 일부 재생이 안됩니다.크롬, 사파리 상관없이 영상이 안뜹니다.예를 들어 27강은 나오고, 28강은 안나오는데 어떻게 해결할 수 있을까요?

작업형 2유형 문제 궁금한게 있습니다.수치형 변수 스케일링을 하셨는데, 시험에서도 저 코드를 꼭 써야 하나요?저거를 임의로 판단을 해서 하는건가요? (마지막에 성능 지표로 확인해서 임의 판단인지) 아니면 시험장에서도 문제에서 명시가 되어있는걸까요?혹여나, 문제에서 명시 되어 있지 않는데 굳이 저걸 했다가 감점을 받지 않나 해서요저걸로 가점이 된다면, 항상 모든 문제에 수치형 변수 스케일링을 추가 해줘야 하는거 아닌가요?왜 문제 마다 수치형 스케일링을 해주는 경우도 있고 아닌 경우도 있고.... 이해가 안갑니다그리고 RobustScaler를 적용 하셨는데, MinMaxScaler로 해도 되나요? (다른 수치형 스케일링을 써도 되는지 여쭤봅니다)그리고 하이퍼 파라미터도 문제에 명시 안되어있는데, 저것도 임의 판단해서 쓰는건지 궁금하네요.시험 문제에는 저렇게 간략하게 나오는건가요? 문제에서 딱.. 하이퍼파라미터 적용.. 수치형 스케일링 적용... 이렇게 나오는게 아닌걸까요??너무 추상적이에요...만약 저렇게 추상적이게 나온다면, 임의로 성능 지표를 확인해가며, 수치형이 있다면 스케일링을 적용해보고, 하이퍼 파라미터가 성능 지표가 높게 나온다면 적용해보고... 이렇게 해야하는건가요?(외람된 질문이지만, 성능 지표가 너무 높게 나와도 안좋은거 아닌가요? 과적합 문제라던지요..)

Int x = 25는 아무것도 아닌건가요? 부모에서 5가 가는게 이해 안됩니다.

안녕하세요, 현재 DFS 관련하여 내용을 수강하고 있습니다. (39강. DFS & BFS) 깊이 탐색인 알고리즘인 DFS를 처음엔 재귀로 접근하셨다가 RecursionError의 이유로 스택을 사용하셨는데요, 스택을 생각하게 된 생각의 흐름(?)을 잡아보고싶어 질문을 드리게되었습니다.(나중에 코테 연습 때 대비가 될까하여 더 고민을 해보는 것인데, 시간대비 효율이 나지않는다면 말씀해주세요 ㅎㅎ) 일단 제가 이해한 흐름은 여기까지입니다.DFS는 깊이 우선 탐색깊이 파고들었다가 다시 나오고 반복 그래프의 끝까지 깊이 파고들었다가, 방문하지 않는 노드를 방문하기 위해 나중에 다시 돌아갈 "기준점"이 필요하게 될 것임그렇다면 이전에 어디까지 방문했는지 기록을 해놓아야함어떻게 해야 기록을 더 효율적으로 할 수 있을까?하지만 여기서 스택을 사용해야겠다고 생각이 들게 되는 이유를 찾고 싶습니다 ㅎㅎ 알고리즘을 잘하시는 분들 보시면 이런 부분은 큐를 써야겠고, 스택을 써야겠다 라고 바로 생각을 하시는데, 저로서는 왜 이게 바로 스택을 써야한다고 생각이 드는지 이해가 되질 않아서요 혹여 이전에 강의때 설명하신 부분이라면 죄송합니다..ㅎㅎ

저는 저 부분을 아래와 같이 for문 안에 if구문으로 처리 하고 싶었는데...if구절에서 i 값을 찍어보면 처음 값만 데이터 그대로 나오고.. 그 담부턴 어뚱한 값이 나오네요..뭘 잘못한걸까요? ㅠㅠmean_2001 = df.iloc[1].mean() print(mean_2001) #print(df.iloc[1]) #cond = df.iloc[1] > mean_2001 #sum(cond) for i in list2001: if i > mean_2001: print(i)

1번 문제 코드를 짜보았는데 결과 값이 조금 다른 것 같아서 질문 드립니다import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") df.nlargest(10, 'views') m=df.loc[21,'views'] df.iloc[:10,-1]=m cond=df['age']>=80 df[cond]['views'].mean()

제목과 같이, 로지스틱 회귀 내용에 대한 코드는 없나요? 삭제된것일지 궁금합니다. 필수적으로 들어야하나요? 

어제 노션 공유를 부탁드렸는데 아직 안와서 다시 공유 요청 드렸습니다 노션 공유 부탁드려요! 혹시 제가 잘못 요청해서 못 받은거라면 알려주세요

prev->next = curr->next해석이 curr->next 값을 prev->next에 넣으라는 뜻이 아닌가용??? 4->3 = 3->22와 3위치를 바꾸는게 아닌가요...? 원래 뒤에거를 앞에 덮어쓰는게 아닌가요..? 너무 헷갈리네요 ㅠㅠ

이런식으로 코드를 진행 했는데결과가 문자로 안나오고 숫자로 나오는데 혹시 원핫인코딩을 하지 않고 레이블 인코딩을 진행해서 그런건가요??