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다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
오버피팅 방지 방법 관련 참고할 수 있는 코드가 있을까요?
안녕하세요, 좋은 강의 잘 듣고 있습니다 :) 섹션 7. Content-Based Recommendation 2 -> [파이썬 구현] 오버피팅 (Overfitting) 강의 마지막에 오버피팅을 방지하는 방법으로 '빈도수가 낮은 장르 없애기', 'correlation이 높은 장르들을 합치기', '데이터가 적은 user에 대한 평점을 전체 평균 / 유저별 평균 / contents-based filtering 1 강의에서 사용한 방법으로 예측'하는 것에 대한 코드 작성을 해볼 것을 말씀해주셨었는데, 혹시 참고할 수 있는 코드가 있을까요? 가능하다면, 제가 도출한 결과와 비교해보고 싶습니다! 감사합니다 :)
- 미해결[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
sunplot
개봉연도 시각화 수업을 google colaboratory에서 진행하며 그대로 따라했는데 sunplot의 x축(개봉연도)이 오름차순이 아니라 중구난방으로 나와서 막대바가 들쭉날쭉이네요 원래 이런건가요?
- 해결됨[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
숙제3, 숙제4 결과 분석에 대한 질문입니다.
안녕하세요 :) 좋은 강의 내용 잘 듣고 있습니다. 강의 중간에 숙제를 하다가 아래와 같은 질문 사항이 생겼습니다. 1. (숙제4)의 영화 평점 기반으로 예측하기에서 train.groupby("movieId")["rating"].std().mean()=0.835, (숙제3)의 사용자 평점 기반 예측하기에서의 train.groupby("userId")["rating"].std().mean()=0.926 값을 얻을 수 있습니다. 여기서 (숙제3)의 평균 표준편차 값이 더 작은 이유는 (숙제4)의 predict_by_movies 데이터 프레임의 "predict" 칼럼의 모든 Nan을 train["rating"].mean() 값으로 모두 동일하게 대체했기 때문에 상대적으로 (숙제4)의 "predict" 칼럼보다 고른값이 되었기 때문으로 해석할 수 있을까요? 2. 위 1번에 이어서 (숙제4)의 predict_by_movies 데이터 프레임의 "predict" 칼럼의 모든 Nan을 train["rating"].mean() 값으로 모두 동일하게 대체했기 때문에 어쨌든 이 값은 실제 해당 movieId의 평균 평점은 아니므로, (숙제4)에서 최종 도출한 rmse가 (숙제3)에서 최종 도출한 rmse보다 더 커질 수 있는 이유라고 볼 수 있을까요?
- 미해결[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
보충자료 링크 확인 부탁드립니다.
Lasso 하이퍼파라미터 튜닝 강의에서 보충자료에 올려주신 링크 들어가면 나오는 사이트 "COGNEX"로 나오는데 확인 부탁드리겠습니다.
- 미해결[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
다음강의 시간
안녕하세요 강의잘 듣고 잇습니다 다음강의는 언제쯤 시청할 수 잇나요?
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다음강의
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- 미해결[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
다른 확장자를 가지는 파일에 대한 분석
csv, txt 파일이 아니라 다른 파일을 분석하고자 할 때는 csv 파일로 변경해서 분석을 하는 것이 가장 좋은가요? 단적인 예시로 eml 파일을 분석하고싶다면 csv 파일로 변경한 뒤 분석하는 게 가장 좋은 방법일까요? 아니면 다른 방법이 있을까요? 여러 강의를 들었는데 대부분 csv 파일만을 가지고 분석 실습을 해서 위와 같은 의문(질문?)이 들었습니다!
- 해결됨[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
create new project를 하는 과정에서의 오류
이러한 오류가 발생하는데 어떻게 해결해야할까요?
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강의 노트북 파일 문의드립니다~
안녕하세요. 강사님 강의 진행시 실습한 주피터 노트북 파일 혹시 공유 받을 수 있나요? 깃헙 등 링크 있으면 공유해 주시면 정말 감사하겠습니다. 강의 너무 잘 들었고, 고생 많이 하셨습니다. 감사합니다.
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