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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
Excel tier read 관련
안녕하세요 선생님, 좋은 강의 만들어주셔서 감사 인사부터 드립니다. 다름이 아니라, excel data 를 읽어오는 과정에서 문제가 생겼는데 Excel xlsx file; not supported 라는 문구만 나와서 해결방법을 여쭤봅니다. 감사합니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
eps에 대해서 질문있습니다.
선생님 안녕하세요? 강의 잘듣고 있고 항상 답변 잘해주셔서 감사합니다 :) 혹시 입실론(eps)을 하이퍼 파라미터라고 생각하고 이를 최적으로 튜닝하는 방법은 없을까요? 답변해주시면 감사하겠습니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
predict_rating_topsim함수
predict_rating_topsim을 강사님이 작성하신 함수를 보고 조금 수정해서 작성해봤는데요.. mse계산을 하면 다르게 나와서 무엇이 잘못된건지 알고싶습니다!! *****강사님 코드****** def predict_rating_topsim(ratings_arr, item_sim_arr, n=20): # 사용자-아이템 평점 행렬 크기만큼 0으로 채운 예측 행렬 초기화 pred = np.zeros(ratings_arr.shape) # 사용자-아이템 평점 행렬의 열 크기만큼 Loop 수행. for col in range(ratings_arr.shape[1]): # 유사도 행렬에서 유사도가 큰 순으로 n개 데이터 행렬의 index 반환 top_n_items = [np.argsort(item_sim_arr[:, col])[:-n-1:-1]] # 개인화된 예측 평점을 계산 for row in range(ratings_arr.shape[0]): pred[row, col] = item_sim_arr[col, :][top_n_items].dot(ratings_arr[row, :][top_n_items].T) pred[row, col] /= np.sum(np.abs(item_sim_arr[col, :][top_n_items])) return pred ******다르게 작성해본 코드****** def predict_rating_topsim(ratings_arr, item_sim_arr, n=20): # 미리 0으로 초기화된 행렬만들어놓자 pred = np.zeros(ratings_arr.shape) for col in range(ratings_arr.shape[1]): top_n_items = [np.argsort(item_sim_arr[:,col])[-n: ]] for row in range(ratings_arr.shape[0]): pred[row,col] = ratings_arr[row, :][top_n_items].dot(item_sim_arr[: ,col][top_n_items].T) pred[row,col] /= np.sum(np.abs(item_sim_arr[col, : ][top_n_items])) return pred 바꾼부분을 bold처리 해놨습니다. 첫번째 부분은 유사도가 가장 높은 20개를 가져오는 것이라 [-n: ]으로 바꿨습니다 두번째 부분은 내적부분을 수정했습니다. 그렇게 한뒤 mse를 측정해보면 ratings_pred = predict_rating_topsim(ratings_matrix.values , item_sim_df.values, n=20) print('아이템 기반 인접 TOP-20 이웃 MSE: ', get_mse(ratings_pred, ratings_matrix.values ))의 출력결과가 이이와같습니다
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
matplotlib 그래프 그리기
그래프 그릴때에는 관련해서 설명을 간략하게 해주시는데, 관련 배경지식이 거의 없어서 그냥 후루룩 한번 쳐보고 그렇구나~ 하고 넘기고 있는데 혹시 후반 강의에서는 좀 더 자세히 다뤄주시는건가요? 혹은 관련 기초문법 숙지가 필요할까요? 강사님 의견 부탁드립니다ㅎㅎ 수업 잘 듣고있습니다!! (필요하다면, 공부하고 이후 강의 진행하려구요~~)
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
why?
array_0 = np.zeros((3,5), dtype='<U21') print(array_0, array_0.dtype) [['' '' '' '' ''] ['' '' '' '' ''] ['' '' '' '' '']] <U21 라고 나오는데 왜 ''안에 0이 없는걸까요>?
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
graphviz 오류
안녕하십니까~강사님의 강의들 잘 듣고 있습니다. 아니나 다를까 다음과 같은 오류가 발생합니다. 다른 질문들도 보고 될 법한 것은 따라해봤는데 안되네요..ㅜㅜ
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
강의자료 다운로드에 관한 질문 드립니다.
안녕하세요. 수업 잘 듣고 있습니다. 혹시 강의자료 (PPT)를 다운 받을 수 있는지 궁금합니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
이책의 공부방법질문
강의와 관련있는 질문을 남겨주세요.• 강의와 관련이 없는 질문은 지식공유자가 답변하지 않을 수 있습니다. (사적 상담, 컨설팅, 과제 풀이 등)• 질문을 남기기 전, 비슷한 내용을 질문한 수강생이 있는지 먼저 검색을 해주세요. (중복 질문을 자제해주세요.)• 서비스 운영 관련 질문은 인프런 우측 하단 ‘문의하기’를 이용해주세요. (영상 재생 문제, 사이트 버그, 강의 환불 등) 질문 전달에도 요령이 필요합니다.• 지식공유자가 질문을 좀 더 쉽게 확인할 수 있게 도와주세요.• 강의실 페이지(/lecture) 에서 '질문하기'를 이용해주시면 질문과 연관된 수업 영상 제목이 함께 등록됩니다.• 강의 대시보드에서 질문을 남길 경우, 관련 섹션 및 수업 제목을 기재해주세요. • 수업 특정 구간에 대한 질문은 꼭 영상 타임코드를 남겨주세요! 구체적인 질문일수록 명확한 답을 받을 수 있어요.• 질문 제목은 핵심 키워드를 포함해 간결하게 적어주세요.• 질문 내용은 자세하게 적어주시되, 지식공유자가 답변할 수 있도록 구체적으로 남겨주세요.• 정확한 질문 내용과 함께 코드를 적어주시거나, 캡쳐 이미지를 첨부하면 더욱 좋습니다. 기본적인 예의를 지켜주세요.• 정중한 의견 및 문의 제시, 감사 인사 등의 커뮤니케이션은 더 나은 강의를 위한 기틀이 됩니다. • 질문이 있을 때에는 강의를 만든 지식공유자에 대한 기본적인 예의를 꼭 지켜주세요. • 반말, 욕설, 과격한 표현 등 지식공유자를 불쾌하게 할 수 있는 내용은 스팸 처리 등 제재를 가할 수 있습니다. 안녕하세요 이번 방학에 머신러닝쪽을 독학하려는 학생입니다 현재 파이썬 기본문법만 아는상태이고 머신러닝쪽 공부는한번도 하지않은상태입니다 이 강의를 수강하려면 머신러닝의 기본적인 내용을 알아야수강이 가능한가요? 혹시 필요하다면 어느정도 수준을 알고 공부해야하는지 궁금합니다. 혹은 이강의를 수강하기전에 볼만한 자료나 책 강의가있으면 추천해주시면 감사하겠습니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
accuracy_score 가 1이 나올수도 있나요?
index 겹치는거 없이 stratifiedKFold 수행하는거 확인했는데 마지막 split에서 accuracy가 1이 나와서요.. 문제없는걸까요?
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
LogisticRegression warning 처리 관련 문의 드립니다.
LogisticRegression 학습/예측/평가 진행시에 아래 와 같이warning에 대한 발생이유와 처리는 어떻게 확인을 해야 하는것인가요 ? - 아래 -C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py:762: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT. Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in: https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html Please also refer to the documentation for alternative solver options: https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression n_iter_i = _check_optimize_result(
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요. 선생님 xgboost lightgbm 패키지 설치 문의드립니다.
안녕하세요 선생님, 먼저 좋은 강의를 수강하고 있어 감사의 말씀을 드립니다. 제게 있는 문제는 Jupyter notebook 에서 xgboost 와 lightgbm 설치 후에도 run 되지 않고 오류가 생겨 문의 드립니다. 저는 먼저 맥을 사용하고 있음을 알려드립니다. pip install xgboost pip install lightgbm 터미널을 이용한 방법은 사용 되지 않아 위와같이 jupyternotebook 안에서 직접 설치하였습니다. failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source. \ failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-14-f995f830f626> in <module> 1 from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor 2 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor ----> 3 import XGBRegressor 4 from lightgbm import LGBMRegressor ModuleNotFoundError: No module named 'XGBRegressor'
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
예제 주피터 노트북은 어디서 다운받나요?
혹시 주피터노트북 파일은 어떻게 받을 수 있나요? 제가 1년전에 수강하고 다시 필요한 것만 듣다보니... 잘 모르겠네요ㅠㅠ
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
원핫 인코딩의 다중공선성에 대한 질문입니다.
선생님 안녕하세요. 다름이 아니고 원-핫 인코딩을 통해 데이터를 전처리함에 따라 다중공선성 문제가 발생할 수 있지 않을까 하여 질문드립니다. 자전거 대여 수요 예측 예제에서 예를 들어 봄, 여름, 가을, 겨울 4계절을 칼럼 4개로 원-핫 인코딩하면 , 모든 데이터는 (봄 칼럼값+ 여름 칼럼값+가을 칼럼값+겨울 칼럼값 = 1)을 만족하므로 다중 공선성 문제가 생갈 수도 있다고 생각합니다. 혹시 이러한 경우에 대해서 다중공선성이 문제가 되지 않는지에 대해서 질문드립니다. 답변해주시면 감사하겠습니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
format 함수 질문
print('array1: {:0}차원, array2: {:1}차원, array3: {:2}차원'.format(array1.ndim, array2.ndim, array3.ndim)) 에서 {0}, {1}, {2}가 아닌 {:0}, {:1}, {:2} 로 표기하는 이유가 있나요? 차이점은 무엇인가요?
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
팬시 인덱싱 tolist()
팬시 인덱싱 한 ndarray를 print 할 때에는 왜 tolist()를 사용해야 하나요? 차이점이 궁금합니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
polynomial feature 엔지니어링에 대해서 질문있습니다.
선생님 안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. LinearRegression에서 fit_intercept를 False로 지정하면 절편을 0으로 지정하고, PolynomialFeatures(degree=2)에서 include_bias를 True로 하면 , [1, x1, x2 , x1^2, x1x2, x2^2]을 생성하고, False로 지정하면, [x1, x2, x1^2, x1x2, x2^2]로 1 값이 없이 피쳐 엔지니어링 되므로 절편값이 0인 모델로 만드는 것이라고 이해했습니다. 그러면 (PolynominalFeatures(include_bias=False) ,LinearRegression(fit_intercept=False) )와 (PolynominalFeatures(include_bias=True) ,LinearRegression(fit_intercept=False) ) 모두 절편이 없는 회귀 모형이기 때문에 결과값이 같아야한다고 생각해야하는데 왜 결과값이 다르게 나오는건가요? 아니면 include_bias=True로 설정하고, fit_intercept=False로 지정하는 것 자체가 모순이되기 때문에 R2 값이 절대적으로 낮게 나오는건가요? 답변해주시면 감사하겠습니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
파일 인식을 못한다고 합니다.
안녕하세요 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 하지만 파일 경로에 타이타닉 파일을 복사하고 실행을 하는데 파일 디렉토리에 없다고 합니다. 그래서 다시 저장하고 위치까지 확인한 다음에 다시 해봐도 같은 에러가 나오네요 1장에서 했던것처럼 똑같이 했는데 혹시 다른 방법이 있을까요?
- 해결됨[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
'continuous-multioutput' 오류
이런 오류가 발생하는데 무엇이 문제일까요?..
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
9장 질문
(사진)
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
프로그래밍 공부 방법
프로그래밍을 배운지 얼마 안된 학생인데 선생님 수업을 듣고 복습차원으로 혼자서 코드 결과값만보고 다시 코드를 작성하면서 공부를 하고있습니다.그런데 배운지 얼마안되서인지 공부 방법이 잘못된것인지 value_counts()같은 함수를 사용하고 싶을때 대상을 시리즈로 해야하는것인지 아니면 어떤것을 해야하는지 아직 익숙치않아 인터넷도 찾아보고 자동완성리스트를 보면서 코드를 작성하고있는데 이렇게 공부해도 되는것인지 아니면 해당 강의에서 나오는 함수나 메서드를 먼저 외우고 복습을 해야할지 잘 모르겠어 질문남깁니다