다른 곳에서는 verbose = 1, 혹은 verbose = True 이런식으로 쓰셨는데 verbose는 정확히 어떤 의미 인가요?

좋은 강의를 통해 많이 배우고 있습니다! 다름이 아니라, 공부를 하면서, 제가 직접 한 번 코드도 짜보고 하면 기억에 많이 남더라구요... 그래서, 따라하는 것 이외에 숙제처럼 제...

잘 이해가 되지 않는 부분이 있어 질문드립니다. 해당 파트에서 support로 -4에서 4까지의 범위를 200개로 나누는데 범위와 해당 범위를 몇개로 나눌 것인지는 임의로 정하는 ...

안녕하세요! 항상 강의를 통해 열심히 배우고 있습니다! random_state 관련하여 질문이 있습니다 강의에서는 코드를 통해 실습할때 동일한 결과값을 내기 위해 random_s...

kmeans.fit_predict의 기능이 kmeans.fit 후 센트로이드의 레이블값을 부여하는 것인가요?? 그리고 fit_transform를 수행해보았는데, 이 때 나오는 결과...

좋은 강의 감사드립니다! 책을 구매해서 강의와 같이 보고 있는데, 책 + 강의 내용 모두 정말 알차고, 마치 off line 에서 받은 것과 같은 교육 내용을 저렴한 가격에 제공해...

Truncated SVD는 희소행렬로만 지원된다는게 무슨뜻가요? 희소행렬이 행렬의 값이 대부분 0인 경우를 가리킨다고 하는데, Truncated SVD는 행렬의값이 대부분 0일 경...

from xgboost import plot_importance import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline fig,ax = plt...

수강 후 두 가지 궁금한 점이 생겨 질문 드립니다. 1. 데이터 의존성이 관련성?과 비슷한 의미인가요? 정확히 어떠한 의미인지 궁금합니다. 2. NMF와 SVD의 차이에 대해서 ...

예제 소스코드를 주피터로 열어서 공부하고 있는데 저는 주로 Spyder를 사용하고 있습니다. 주피터 노트북의 소스 코드를 복사하여 Spyder에 붙여 넣기하여 확인하고 싶은데 잘 ...

fit하는 과정에서 문제가 생긴 것 같고 몇달 전 저와 같은 질문을 하신분이 계셨는데 그분에게 답변해주신 것을 보고 따라해보려해도 해결이 안돼서 질문 남깁니다 어떤식으로 해결해야할...

선생님께서 설명해주신 것 처럼, 실루엣계수로 군집화를 평가하는데 많은 취약점들(대용량데이터에서는 수행시간 너무 오래걸리고, 특정군집의 실루엣 계수만 유난히 높아서 다른 군집들은 클...

#   학습 피처 데이터세트와 테스트 피처 데이터를 DataFrame으로 로딩. 칼럼명은 feature_name 적용     X_train = ...

결정트리 실습 부분에서 def get_new_feature_name_df(old_feature_name_df):     feature_dup_df = pd.Dat...

from sklearn.datasets import make_classification import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ...

타이타닉 데이터에서 sex, embark와 같은 categorical feature을 원핫인코딩까지 하지않고 레이블인코딩까지만 하신 이유가 tree기반 모델에서는 숫자의 특성을 반...

bagging 방식의 randomforest는 bootstrap방식을 통해 여러개의 데이터셋을 복원추출하는데 boosting 방식의 xgboost나 lightgbm은 데이터셋은 ...

안년하세요 강사님, 6장에서 신용카드 문제에 대해서 질문이 있습니다. 책에서는 전체 피처를 6개로 줄입니다. 저는 상관관계가 높은 피처만을 차원축소하고 나머지 피처는 그대로 사용해...

# 피처 데이터 세트 X, 레이블 데이터 세트 y를 추출.  # 맨 끝이 Outcome 컬럼으로 레이블 값임. 컬럼 위치 -1을 이용해 추출  X = diabet...

안녕하세요? 항상 좋은 강의 감사드립니다. 머신러닝을 선생님 강의로 처음 입문하여 아직 익숙하지 않은 부분이 많은데, 오류가 뜰때마다 정말 당황스럽습니다.. 신용카드 사기검출 실습...