19개 종류를 다 비교 하기 쉽지 않습니다.그리고 만약 train에 없는 고유값이 test에서 있으면 데이터를 합친다고 했는데, 범주형을 합쳐서 인코딩 한 다음에 다시 분리 할때는 loc, iloc 사용하나요? 그래서 처음 shape의 데이터 크기로 똑같이 맞춰야 하는거죠?예를 들면 train.shape (6118,10) test.shape (1724,9) 라면 처음에 concat를 통해 6118+1724 로 해서 범주형 인코딩 하고 다시 원래 대로 크기를 쪼개야 하는거죠? 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요가장 큰 값을 정수로 반올림하여 출력할 때, 이 2개 모두 사용해도 상관 없을까요?print(round(max(result))) print(round(result.max()))

랜덤포레스트 딱 하나만 공부하고 시험 쳐도 괜찮을까요?여러 모델 학습법을 비교해서 우수 성능을 채택하는 것이 아니라서 결과적으로는 작업형2 만점을 못받을 수 잇을거 같긴한데,내일이 시험이라 합격선만 딱 목표여서 그렇습니다.

안드로이드에서 크롬으로  재현방법: 안드로이드 크롬에서 강의 재생 후 커리큘럼에서 다음 강의를 선택할 경우 발생  강의를 1개 들을때는 문제가 없고, 다음을 클릭하게 될경우 "재생에 생겼어요 문제가 지속되면 문의해 주세요"라는 오류 토스트가 여러번 발생합니다. 크롬 문제인가 싶어서 모바일 엣지를 새로 설치하고 해도 동일한 현상이 발생합니다.(새로 설치했기에 캐시,쿠키 등의 문제가 아닙니다) 필요한 앱이 아니면 설치하지 않기에 모바일로 듣고 있는데, 한강의를 듣고 다음강의 클릭 후 오류가 새로고침 하는 상황을 반복하고 있습니다. 확인부탁드립니다.     

안드로이드에서 크롬으로  재현방법: 안드로이드 크롬에서 강의 재생 후 커리큘럼에서 다음 강의를 선택할 경우 발생  강의를 1개 들을때는 문제가 없고, 다음을 클릭하게 될경우 "재생에 생겼어요 문제가 지속되면 문의해 주세요"라는 오류 토스트가 여러번 발생합니다. 크롬 문제인가 싶어서 모바일 엣지를 새로 설치하고 해도 동일한 현상이 발생합니다.(새로 설치했기에 캐시,쿠키 등의 문제가 아닙니다) 필요한 앱이 아니면 설치하지 않기에 모바일로 듣고 있는데, 한강의를 듣고 다음강의 클릭 후 오류가 새로고침 하는 상황을 반복하고 있습니다. 확인부탁드립니다.     

EDA를 할때 무엇을 알아내서 전처리를 해야하는지 너무 헷갈려요결측치가 있는지 없는지 보고, 칼럼 갯수확인하고, 트레인과 테스트셋의 카테고리 수 비교 ? 이런것만하면될까요 ㅠㅠ.. 아직 EDA에서 전처리로 연결하는 감을 못잡겠어요..(큰일났어요...)

http Exception filter 적용이 안됩니다.   import { ArgumentsHost, Catch, ExceptionFilter, HttpException, } from '@nestjs/common'; import { Response } from 'express'; @Catch(HttpException) export class HttpExceptionFilter implements ExceptionFilter { catch(exception: HttpException, host: ArgumentsHost) { console.log('exception', exception); const ctx = host.switchToHttp(); const response = ctx.getResponse<Response>(); const status = exception.getStatus(); const err = exception.getResponse() as | string | { error: string; statusCode: number; message: string | string[] }; console.log('err', err); if (typeof err !== 'string' && err.error === 'Bad Request') { return response.status(status).json({ ok: false, statusCode: status, data: err.message, }); } response.status(status).json({ ok: false, statusCode: status, data: err, }); } } 위처럼 하고난뒤에 main.ts 파일에 app.useGlobalFilters(new HttpExceptionFilter());추가했는데 위처럼 에러 포맷이 안나옵니다. const foundUser = await this.dataSource.getRepository(UserEntity).findOne({ where: { id } }); if (!foundUser) { console.log('User not found'); throw new BadRequestException('User not found'); }{ "response": { "message": "User not found", "error": "Bad Request", "statusCode": 400 }, "status": 400, "options": {}, "message": "User not found", "name": "BadRequestException"}

시간이 안 나서 수강을 거의 못 해버렸네요, 연장 부탁 드립니다 ㅜ.ㅜ

작업형 2가 드뎌 정리된 듯하면서도 아직 어렵습니다ㅠㅠ 

안녕하세요. 테이블 이미지를 GPT가 이해할 수 있는 문법으로 변환하는 과정을 사람이 직접 하지않고 소프트웨어를 통해 할 수 있나요? 일반적으로 이와 관련된 전처리를 어떤식으로 하는지 궁금합니다.

void AABStageGimmick::SpawnRewardBoxes(){ for (const auto& RewardBoxLocation : RewardBoxLocations) { FVector WorldSpawnLocation = GetActorLocation() + RewardBoxLocation.Value + FVector(0.0f, 0.0f, 30.0f); AActor* ItemActor = GetWorld()->SpawnActor(RewardBoxClass, &WorldSpawnLocation, &FRotator::ZeroRotator); AABItemBox* RewardBoxActor = Cast<AABItemBox>(ItemActor); if (RewardBoxActor) { RewardBoxActor->Tags.Add(RewardBoxLocation.Key); RewardBoxActor->GetTrigger()->OnComponentBeginOverlap.AddDynamic(this, &AABStageGimmick::OnRewardTriggerBeginOverlap); RewardBoxes.Add(RewardBoxActor); } }}AActor*인 ItemActor 가 가리키는 액터가 월드에서 스폰된 후, 이것을 RewardBoxes.Add(RewardBoxActor); 구문을 통해 약참조 포인터로 참조하도록 한 후 SpawnRewardBoxes() 함수를 종료 하게 되었을 때, 강참조 역할을 했던 해당 객체의 소유권을 갖고있던 지역변수 RewardBoxActor 는 소멸하므로, 강참조 포인터가 파괴됨에 따라 소유권을 가질 능력이 없는 RewardBoxes 안의 WeakPtr 또한 GC의 수집에 의해 더이상 유효하지 않게 될것처럼 느껴지는데 실제론 그렇지 않은 것인가요? 만약 그렇지 않은것이 맞다면 이유가 무엇인지 궁금합니다.

강의 ( 6:00 ) 에서 마우스 오른쪽 버튼을 누르면 - 버튼이 있어서 이전 대화를 삭제 할 수 있다고 하셨는데 chat gpt 결제 했는데도 이전 대화 삭제 기능이 없습니다. 강의가 글로만 되어있어 실제 실습하는 화면,영상 같은게 없다보니 기본적인 것을 질문하게 되네요...ㅜ 어떻게 삭제 해야하나요 .? gpt 한테 질문해도 그런 기능이 없다고 나와서요.

C()는 무조건 일원 이원 분산분석에서만 적용되나요? 다중 선형회귀나 앞부분 강의에서는 별도로 C()를 확인하지 못해서요 

[질문 내용]안녕하세요,강의 중에 궁금한점이 있어 글 남깁니다. 스프링 부트 스타터에 톰캣이 인베디드 되어서 저절로 가져오기 때문에 서버에 따로 톰캣을 설치할 필요가 없다고 하셨는데,그렇다면 각 프로젝트를 서버에 띄우게 되면 모두 톰캣이 멀티 인스턴스로 띄우고 각 프로젝트는 모두 다른 포트를 사용해야하는걸까요? 만약 그렇다면 각 프로젝트에 톰캣 포트 세팅을 따로 해주어야하는데 해당 부분은 서버에서 하는게 아닌 프로젝트를 배포할때 세팅 파일에 따라 세팅이 되는 걸까요?  

Database JDBC URL [Connecting through datasource 'HikariDataSource (HikariPool-1)'] Database driver: undefined/unknown Database version: 8.3 Autocommit mode: undefined/unknown Isolation level: undefined/unknown Minimum pool size: undefined/unknown Maximum pool size: undefined/unknown실행과 테이블 다 잘 만들어 지는데 이런 로그가 계속 뜹니다.제 mysql 문제일까요?mac os 사용중이고 강의처럼 docker를 통해 띄우는게 아닌 홈브류로 mysql을 다운받아서 쓰고있었어서 그대로 쓰는중입니다

강의 내용과 같이 다 설정을 하고 이렇게 설정을 끝낸 상태인데 dev mint에서 인터넷 무한 로딩이 걸리다가 결국엔 연결을 실패 하는데문제점이 뭔지 궁금합니다.감사합니더

안녕하세요 지식공유자님.User 클래스의 credentials 필드에 lazy loading 관련하여 설명을 해주셨는데요, 제가 알기로는 mappedBy 가 있는 쪽에서는 LAZY 로딩이 동작하지 않는 것으로 알고 있습니다. 즉, 연관관계의 주인인 UserCredentails 쪽에만 적용하는 것이 맞다고 생각이 드는데 제 생각이 맞을까요?  

안녕하세요!시험이 코앞으로 다가온 시점에서...순차적으로 강의를 듣고 있는데데이터 전처리(결측치/이상치 제거) 이후에학습모델에 적용하기 위해수치형 데이터들은 스케일링을, 범주형 데이터들은 인코딩을 해서 train 데이터를 만드는 것으로 이해하였습니다. 그다음 평가(예측)를 위해서 모델에 적용할때ans = (y_test['income'] != '<=50K').astype(int) 와 같이타겟값을 바꿔야하는 경우와평가모델별로 predict, predict_proba 를 사용하는 경우가정해져 있는건지 이 부분이 헷깔립니다 ㅜㅜ

안녕하세요.영한님의 자바 시리즈를 달리고 있는 수강생입니다.혹시 고급 3편은 올해 12월 안에는 출시가 되는지 아니면 올해를 넘겨 2025년에 1-2월에 출시가 되는지 대략적인 시기가 궁금합니다.

자주 질문 드리게 되어 죄송합니다.학습 자료로 올려주신 소스 코드를 활용하여 프로젝트를 진행해보고 싶어 문의 드립니다.올려주신 깃허브 코드를 오픈소스와 같이 활용해도 괜찮은 걸까요..?