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밑바닥 부터 시작하는 머신러닝 입문

밑바닥 부터 시작하는 머신러닝 입문

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김경훈 프로필

test_n_size_ndarray_creation 문제에 대해 질문드립니다. 김경훈 23일 전

n이 주어짐에 따라 행렬을 만드는 문제인데 계속 통과하지 못해서 질문드립니다. returns의 설명이 행렬의 모든 원소를 할당시키는 것인지 0,0과 n-1,n-1만 할당시키는 것인지 잘 모르겠습니다. 다음은 제가 작성한 코드입니다.

def n_size_ndarray_creation(n, dtype=np.int):
    X = np.zeros((n,n),dtype=dtype)
    count=0
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            X[i][j]=count
            count+=1
    return X

 

 

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김경훈 프로필

과제 제출에 관해서 질문이 있습니다. 김경훈 28일 전

과제를 풀고 나서 제출을 하는 과정에서 

✘ BackendAPIError: 500 Internal Server Error

  Internal server error.

다음과 같은 에러로 제출이 되지 않는 것 같은데 어떻게 해결 해야 할지 알고 싶습니다.

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ds.wook 프로필

sampling method 강좌 중에서 ds.wook 1달 전

from sklearn.model_selection import train_test_split

 

 

X_train_dataset, X_test, y_train_dataset, y_test = train_test_split(

            X_scaled,y, test_size=0.2, random_state=42)

 

sgd_regressor = SGDRegressor(

    eta0=eta0, max_iter=max_iter, warm_start=True, learning_rate="constant")

 

rmse_val_score = []

rmse_train_score = []

model_list = []

 

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(

    X_train_dataset,y_train_dataset, test_size=0.2, random_state=42)

sgd_regressor.fit(X_train,y_train)

 

for i in range(300):

 

    y_pred = sgd_regressor.predict(X_train)

    y_true = y_train

    rmse_train_score.append(rmse(y_pred, y_true))

 

    y_pred = sgd_regressor.predict(X_val)

    y_true = y_val

    rmse_val_score.append(rmse(y_pred, y_true))

    model_list.append(sgd_regressor)

 

    coef = sgd_regressor.coef_.copy()

    intercept = sgd_regressor.intercept_.copy()

 

    sgd_regressor = SGDRegressor(

        eta0=eta0, max_iter=max_iter, warm_start=True, learning_rate="constant")

    

    sgd_regressor.fit(X_train,y_train, coef_init=coef, intercept_init=intercept)    

이런식으로 코드를 작성했는데 강의 내용과 그래프가 일치 하지 않습니다. 이미지파일로 올릴라고해도 올려지지가 않네요 

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이용주 프로필

예제코드 이용주 1달 전

예제코드가 왜 없나요? 글씨가 작아 오타도 많고 예제코드를 주셔야 될 것 같습니다. 

그리고 올려주신 강의자료 중간 부분에 625 페이지부터 파일의 어떤 오류로 인쇄가 되지 않습니다. 확인부탁드려요

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서동진 프로필

softmax function에서 logit(Pj)에서 PK 서동진 1달 전

그 softmax function설명해주실때

class가 2개일떄는 logit(pj)가 odds에다가 로그를 취한것이니 log(pj/1-pj)가 되는데

class가 k 개일때

log(Pj) = log(Pj/Pk)에서 왜 갑자기 Pk가 나오는건가요??

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hihihi hihi 프로필

값을 대각선으로 뽑아 오는 함수 diag 질문 hihihi hihi 2달 전

어떤 경우에 대각선으로 값을 뽑아 오는 diag 함수를 쓰는지 알수 있을까요??

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백곰이 프로필

feature scaling 관련질문 백곰이 3달 전

feature scaling을 하면 어떤 관점에서 속도가 빨라지는것인가요?

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준미 프로필

build_matrix 준미 3달 전

get_rating_matrix를 도저히 못하겠는데 힌트 없나요

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김다슬 김 프로필

정밀도와 민감도가 잘 이해되지 않습니다. 김다슬 김 3달 전

정밀도와 민감도의 차이가 잘 이해되지 않습니다. 예나 언어적으로 풀어서 이해하기 쉽게 말씀해주실수 있나요? 수학적으로는 분모가 예측값으로 조건부를 걸었냐, 실제값으로 조건부를 걸었냐의 차이 뿐이지만 의미적으로는 더 깊은 의미가 있을 듯한데.

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준미 프로필

과제 하는법 준미 3달 전

수업중에 과제를 해보라고 나오는데 어디 있는지 도저히 못찾겠어요

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ds.wook 프로필

과제관련 ds.wook 3달 전

홈페이지 업데이트가 된 이후로 과제가 다 사라져있는데 이거는 언제 복귀가 가능한가요? 과제를 다시 풀어보고싶은데 못하고 있습니다. ㅠㅠ

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ds.wook 프로필

()구별 ds.wook 3달 전

numpy 특징중에서는 shape는 ()를 안붙히고 flatten같은 경우에는 ()를 붙여줘서 호출하는데 그걸 구별하는 기준이 무엇인지 궁금합니다. 아니면 그냥 문법적인 특징인지 궁금합니다.

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ds.wook 프로필

딥러닝 강좌 관련해서 ds.wook 3달 전

안녕하세요 혹시 딥러닝 강좌는 언제 나오는지 알수 있을까요?

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hihihi hihi 프로필

파이썬 강의처럼 과제는 없나요?? 푸는 재미가 있었는데 과제 풀면서 공부도 많이 되고..과제가 없어서 좀 아쉽습니다..! hihihi hihi 3달 전

과제가 없어서 좀 아쉽습니다..!

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김다슬 김 프로필

Lab assignment:Normal equation에서 용어를 명확하게 모르고 있어서 질문드립니다. 김다슬 김 4달 전

「이때 self._coef는 numpy array을 각 변수항의 weight값을 저장한 1차원 vector이며, self._intercept_coef는 상수항의 weight를 저장한 scalar(float) 이다.」라는 부분에서 weight를 저장한 scalar(float) 라는게 무슨 의미인지 이해하지 못하겠습니다.

weight값을 저장한 1차원 vector : [128. 12. 8. -16.]

와 같은 형태일때

weight를 저장한 scalar(float) 는 어떤 형태가 되는건가요?

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