검증데이터를 분리할때 X_tr, X_val 은 (909, 12) (161,12) 로 열이 12인데 y_tr, y_val 은 왜 열값이 안나오는지 궁금합니다. 이 질문에 대한 답변을 받았는데 답변이 이해가 안가서 재질문합니다~ 이해하기 쉽게 설명이 더 추가될수 있을까요? 받은답변 : 와우! 정확히 보셨어요! 거기에 만약 1이 적히면 데이터프레임이 됩니다. 모델 학습시 타겟이 데이터프레임으로 들어가면 워닝이나 에러가 발생할 수 있어요. 시리즈라서 열값이 나오지 않습니다.
해시 알고리즘6-해시 충돌 구현 파트에서 LinkedList<Integer>[] buckets = new LinkedList[CAPACITY]; 이런 코드가 등장했는데요. 제가 앞선 강의에서 이런 내용을 놓친 것인지는 잘 모르겠지만...ㅠ 제네릭을 통해 선언하는 것인데 new LinkedList<>()[CAPACITY]; 를 하면 안되는 이유가 무엇인가요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제3의 변환 과정에서 아래와 같이 코드를 짜도 문제 없는건가요? 결과값은 동일합니다. df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df['f3'] = df['f3'].replace('silver', 1).replace('gold', 2).replace('vip', 3) 그리고 pandas에서 sum을 1번처럼 작성하는걸 더 권장한다고 들었는데 어떤 차이가 있는 건가요? 1. print(df['f3'].sum()) 2. print(sum(df['f3']))
선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 예전에 혼자 공부할 때 데이터 분할을 할 때 stratify를 설정해서 데이터 불균형을 처리한다고 들었는데, 제가 놓친 것일 수도 있지만 선생님 강의에서는 따로 이에 관한 설명을 본 적이 없어서 질문드립니다. 2유형을 푸는 데에 있어서 stratify는 굳이 설정을 안 해도 문제가 없을까요? 아니면 시험 볼 때 설정을 해놓는 게 더 좋을까요?
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dto에서 request를 구성할 때에 Create와 Update에 대한 request를 두 개로 나누어 구성하시는 것을 봤습니다. 제가 생각하기에 user 테이블에 접근하여, userService에 사용되기 위한 것이니 UserRequest라는 클래스를 만들어 하나로 통합하여 사용하면 보기 편하고 사용하기 쉬울 것 같습니다. 성능에서 차이가 있다던지 request를 따로 구별해서 사용하신 이유가 있는지 궁금합니다.
일단 이 문제는 캐글에서 선생님께서 생성해주신 문제구요. T1-9 수치형 변수 표준화 문제입니다. from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() df['f5']=scaler.fit_transform(df[['f5']]) df.head() 요렇게 해야 한다고 했는데요 저는 세번째 줄을 df['f5'] = scaler.fit _transform(df['f5']) 로 했는데 오류가 나서 잘 보니까, transform 뒤에 df[['f5']] 로 답이 작성되어 있더라고요 여기는 왜 []를 두번씩 감싸는 건가요????
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제2의 세번째 조건이 "컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!"라고 나와 있습니다. 강의에서는 아래 코드와 같이 sum으로 풀이해주셨는데 , sum 대신 len으로 작성해도 동일한 결과가 나옵니다. sum이나 len 어떤 걸 사용해도 상관없는 건지 궁금합니다. 데이터 수이기 때문에 len이 더 정확한 답일까요? print(sum(df[df['f3'] == 'gold']))
강의 너무 재밌고 유익하게 완강하였습니다. 감사합니다~ ^^ 제가 네이버 플레이스에서 맛집을 추출하려고 하는데 json형태로 제공이 되는데 json형태로 제공되는 사이트를 크롤링하고 데이터를 파싱하는 방법은 강의 내용에는 없던데 어떻게 하면 좋을까요? ㅠㅠ 혹시 강의를 추가해주실수도 있을까요?
강의 자료에 보면 영속성 전이는 연관관계를 매핑하는 것과 아무 관련이 없음이라고 하셨는데 이 얘기는 즉, 양방향인 경우 편의메소드를 캐스캐이드로 대체할 수 없다는 것과 같은 얘기인것인가요? 캐스케이드를 사용한다고 편의 메소드를 사용하지 않아도 된다는 얘기가 아니다로 이해를 해도 될까요?
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 뭐가 문제일까여 밑에 글 찾아보고 rm -rf test.mv .db touch test.mv .db 하면 된다길래 해봣는데 이렇게 뜹니다 ! ㅠ 도와주세요
if(nx>=0 && nx<n && ny>=0 && ny<n && arr[nx][ny]>=arr[i][j]) { flag = false; break; } 이 조건에 대해 질문이 있습니다. nx>=0 && nx<n && ny>=0 && ny<n 이것이 가장자리를 찾는 조건식인 것은 알겠습니다. 그런데 if조건식이 and연산자로 이루어져있어서 하나라도 false이면 if문이 돌아가지 않는것으로 알고있습니다. 그럼 가장자리에 있는 값들 중에 arr[i][j]보다 큰 값들만 if문을 돌면서 flag를 false로 주는 것인데 가장자리가 아니면서 arr[i][j]보다 큰 값들은 어디서 비교를 하나요?? 또, arr의 n의 개수를 그냥 n으로 잡으면 가장자리를 0으로 초기화를 언제 시키는 것인지 궁금합니다 제가 처음 풀었을때 arr을 arr[n+2][n+2]로 잡고 (i=1;i<n;i++)로 이중for문을 돌려 풀었습니다 이렇게 풀어도 되는건가요?
검증데이터를 분리할때 X_tr, X_val 은 (909, 12) (161,12) 로 열이 12인데 y_tr, y_val 은 왜 열값이 안나오는지 궁금합니다. X_train 변수와 y_train 변수에 대한 정의를 잘 모르겠습니다. 제가 이해한것은 아래와 같은데 이것이 맞나요? X_train : 학습용 데이터 X_test : ?? y_train : X_train을 통해 학습한 모델로 예측할 데이터 y_test(우리가 pred에 저장할값) : X_test를 통해 학습한 모델로(X_train을 통해 학습해 만든 모델과는 다름) 예측한 데이터 추가로 X_test 가 하는 역할이 헷갈립니다. X_train을 학습한 후 학습모델로 예측을 하는 예측의 결과를 X_test에 담는것인지, 아니면 X_train을 학습했던것처럼 똑같이 X_test라는 검증용 데이터를 한번 더 학습하는것인지 잘 모르겠습니다.
공유하신 파일로 업데이트 했으나 역시나 문제 해결이 안됩니다. 그리고 html 파일을 열었는데 저렇게 나오는데... 여기서 무슨 문제가 있는게 아닐까요? "Property assignment expected javascript." 자바스크립트도 문제인거 같은데... 답변 부탁드립니다. 참고로 다른건 저는 그냥 html 인데, 잔재미님은 django html 로 되어있습니다....