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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
컨텐츠 기반 필터링
안녕하세요. 컨텐츠 기반 필터링을 보면 서버에서 올려 구현하다고하면 메모리에 해당 정보들을 메모리에 올려서 해야되는건가요?? 서버에서 사용한다면 새벽 n시에 메모리에 있는 업데이트를 한다던가(cron job처럼) 하는 작업이 있는걸까요?? 아니면 이런 정보를 위한 DB가 따로 있나요?? 감사합니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
feature의 개수가 많을 때
데이터프레임으로 변환시 columns명을 직접 입력하셨는데 만약에 feature값이 너무 많을 경우는 어떻게 해야하나요 ?? 그리고 원핫인코딩된 데이터도 군집화가 가능한것이 맞나요 ??
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
예측값에 대한 설명
예측값에 대한 설명 부분에서, 100개의 데이터 X(1, 2, ... 100)이 있다면 예측값(y_pred)은 w0+X(1)w1, w0+X(2)w1, ... w0+X(100)w1 이 되어야하는것 아닌가요?
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
사용자 기반 협업 필터링 질문
안녕하세요. 8분 25초 사용자 기반 협업 필터링 질문드립니다. 만약 사용자 B에서 다크 나이트, 인터스테랄, 엣지오브 투모로우 점수가 같은 사용자 D, E가 있다고 하고 B, D, E는 프로메테우스, 스타워즈 점수가 다 다르다고 한다면 추천을 어떻게 해주는건가요?? 감사합니다.
- 해결됨[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
"다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석"은 언제 개강 예정일까요?
안녕하세요, 철민님 강의와 관계 없는 질문인지만 궁금함을 참을 수 없어 문의드립니다. 혹시 "다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석"의 대략적인 개강 예정일이 정해졌을까요? 기존에 4월 말 예정이었으나 코로나 등의 사유로 회복하시느라 미뤄진 것으로 짐작됩니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
새로 올려주신 강의를 기다렸다가 1판 책을 보면서 수강해도 괜찮을까요?
선생님 안녕하세요. 새해 할인으로 강의와 책을 구매해놓고 학교수업이 바쁘다는 이유로 공부를 차일피일 미루다가 이번에 중간고사가 끝나고서야 부랴부랴 공부해보려는 대학생입니다. 제가 1판 책을 구매해놨는데, 일정에 따라 5월 중순까지 올라올 강의가 다 올라온 이후에 원래 책으로 강의를 들어도 공부하는데 무리가 없는지 궁금해서 이렇게 글을 올렸습니다. 항상 건강 챙기십시오. 감사합니다
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
선생님, 질문이 있습니다.
강의 늘 잘 보고 있습니다, 건강은 괜찮으신가요?? 다름이 아니라 앙상블에 대해 질문이 있습니다. 만약 다섯 개의 weak한 모델 네트워크에 대해 앙상블을 통해 진행하는데, 예측 결과에 대해 평균을 내지 않고, 다섯 개의 모델이 가지고 있는 weight와 bias에 대한 평균을 가지고 예측을 하게 된다면 기존 앙상블에 비해 성능 차이가 있을까요??? 혹은 앙상블로부터 얻는 이점을 그대로 보장받을 수 있을까요? 감사합니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
선생님 질문있습니다..!
ADP 시험을 준비중인데 어떤 분은 과대적합을 확인할때 이런식으로 하길래 질문드립니다. lr = LinearRegression() lr.fit(X_train, y_train) # 학습 데이터 성능 lr.score(X_train, y_train) # 검증용 데이터 성능 lr.score(X_test, y_test) 이런식으로 하고 만약 학습데이터 성능이 검증용 데이터 성능 보다 지나치게 높으면 과대적합이 일어났다고 생각하여 다중공선성을 해결하는식으로 해서 모델을 개선한다음 성능을 측정하던데 여기서 질문이 있습니다.. 제 생각에는 학습용 데이터로 학습을 시킨다음 다시 학습용 데이터로 성능을 측정하면 무조건 과대적합이 일어날수 밖에 없을거 같은데 이부분에 대해서 답변 부탁드리겠습니다..!
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
교재관련 질문
안녕하세요 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 책 구매를 희망하는데 현재 인터넷 도서 판매 사이트들에는 절판 처리가 돼있더라구요 개정이 되는것 같은데 교재출간은 언제 되는지 궁금합니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
25:14 경 질문
안녕하세요, 강사님! 코로나 때문에 힘드실텐데도 답변 달아주심에 미리 감사드립니다. 쾌유를 빕니다! 다름이 아니라 user_rating_id[user_rating_id>0].sort_values(...) 이 line(19)에서 [user_rating_id>0]를 쓰신 이유가 9번 유저가 평점을 매기지 않은 영화를 제외하고 유저 평점이 높은 영화 순으로 나열한 것이라고 이해했는데 맞을까요? 제가 이해한 것이 맞다면, user_rating_id.sort_values(...)도 어차피 평점이 높은 순으로 나열한다면 동일한 결과가 나와야 하는데, 다른 영화들이 나왔습니다. 이 부분에 대해서 설명 부탁드려도 될까요? 항상 좋은 강의 감사드립니다!
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
정밀도 재현율 한글의미와 매칭
정밀도와 재현율 의미는 공식적으로는 알겠지만 실제 어떤 의미를 가지는지 이해하기 어렵습니다. 무엇에 대한 정밀함인지 어떤 현상이 재현이 잘 된다는 의미인지 잘 모르겠습니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
Area Under Score가 어떤 의미인가요?
함수를 호출하면 값을 얻을수 있다고 하셨는데 별다른 설명없이 그냥 값을 구할수 있다고만 설명하셔서 무엇인지 궁금합니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
FPRS, TPRS 설명이 없네요;;
추론하자면 아래와 같을 것 같은데요. FPRS : False Positive Rate S? TPRS: True Positive Rate S? FP, TP는 이전에 정수형으로 표현되었던것 같은데, 갑자기 확률로 나와서 어떤 의미인지 모르겠습니다. precision_recall_curve리턴 값처럼 정밀도, 재현율 일까요?
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
임곗값이 정확히 어떤 의미인지 모르겠습니다.
이 ppt만 봤을때 이진 분류를 결정하는 기준을 임곗값이라고 부르는 것 같은데, 기본적으로 임곗값을 변경할수 있다는 점이 이해가 되지 않습니다. 임계값은 알고리즘의 학습에 의해서 결정되는 것 아닌가요? 우리가 임의로 바꾼다면 학습의 의미가 없어지는 것은 아닌가 생각이 듭니다.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
5분 30초에 언급하신 덴스어레이?는 무엇일까요?
느낌은 약간 행열이다 이런 느낌인데, 이전에 언급없이 바로 나와서 궁금해집니다
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
Recency 피처 생선 관련 질문
안녕하세요, 항상 좋은 강의 진심으로 감사드립니다. 다름이 아니라 13:30초 경의 ln[11] 코드를 작성했을 때 Colab에서 TypeError: Addition/subtraction of integers and integer-arrays with Timestamp is no longer supported. Instead of adding/subtracting `n`, use `n * obj.freq` 라는 에러가 나옵니다. dt.datetime과 cust_df['Recency']가 type이 맞지 않는거 같은데 이럴 땐 어떻게 해야할까요? cust_df['Recency']가 int 인거 같아 dt.datetime을 이용해 변환하려 했지만 오류가 떴습니다. 군대에서 듣느라 Colab밖에 사용을 못하는데 주피터 노트북을 써야만 해결될 수 있을까요? ㅜㅜ
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def 에서의 함수 선언 질문 드립니다.
안녕하세요 오전에 답변 달아주신 내용 확인하고 추가적인 공부를 하고 왔습니다. 2.6 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측.ipynb 파일에서 def fillna(df) 등을 선언 하실 때 df에 대한 정의 (df = titanic_df ) or (df = pd.read_csv('titanic_train.csv') 없이 강의가 진행 되더라구요. 어떻게 df가 자동으로 titanic_df 값을 받을 수 있는지 이해가 되지 않아서 직접 코드를 실행 해보았습니다. A. pd.read_csv 미작용, df 미정의 >> 오류발생 B. pd.read_csv() 작성, df 미정의 >> 오류발생 C. read_csv() 작성, df 정의 >> 함수가 제대로 정의 되었는지 확인 가능 1. 위 내용처럼 제가 혼자 코드를 작성 해보았을 땐 정의를 해주어야만 def 구문이 제대로 작성되었는지 확인 할 수 있었습니다.. 자동적으로 df가 titanic_df로 인식되게 할 수 있게 하는 다른 방법이 있는걸가요? 2. AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'fillna' 관련 질문입니다. 아래의 두 캡처본에서 오류가 발생하는것과 발생하지 않는것의 차이가 무엇인가요? A. def로 정의한 함수를 그대로 출력하여 null값 확인 B. def로 정의한 함수를 A로 받아서 null값 확인 마지막 질문입니다. 3.이번 질문의 경우는 너무 혼란스럽습니다. df를 정의 하지 않았고, dt=titanic_df로 정의 하였으며 def fna(KK) 에 대해서 선언을 하였고, dt에 대한 series값에 대해 fillna() 함수를 적용 하고 return df를 입력 하였습니다 또한 null값 확인을 위해 fna(dt).isnull() 값을 출력하였는데 함수가 적용된 결과값이 출력 되었습니다. 이 문제는 df, dt, KK 등에 어떠한 문자를 입력해도 같은 결과값이 출력이 되더군요.. 파이썬 자체의 오류인걸까요? -아래는 3번 질문에 대해서 작성 했던 코드입니다- import pandas as pd titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv') dt = titanic_df def fna(KK) : dt['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace = True) dt['Cabin'].fillna('N', inplace = True) dt['Embarked'].fillna('N', inplace = True) return dffna(dt).isnull() ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ 이러한 인자들을 무작위로 넣어보면서 출력을 했던 이유는 ex) df = titanic_df def fillna(df) : df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace = True) 위와 같은 def 구문처럼 <def 사용자 마음대로 지정 가능한 함수(매개변수1) : 매개변수2["컬럼값"].파이썬에 내장된 함수() > 형태에서 매개변수1과 매개변수2는 동일한 문자를 사용해야 하는지 확인해보고 싶었기 때문입니다. 매개변수 1에 df를 썼다면 매개변수 2에도 df를 반드시 써주어야 하는건가요?
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
왜 저한테는 답변 안해주시는거죠;;
https://www.inflearn.com/questions/499562 이 글에 저만 빼고 답변해주시는데 이유가 뭘까요.
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
Dummy 파일? 질문드립니다.
if X['Sex'].iloc[i] == 1 코드에 대해서 X 혹은 X['Sex']가 어떻게 이루어져 있는지 print해서 확인 하려고 했는데 정의되지 않았다고 뜨더라구요. 앞에서 csv 파일이라던지 어떤 데이터를 불러오지 않았는데 X 혹은 X['Sex'] 등은 어디로부터 어떤 데이터를 가지고 오는건가요? 추가적으로 from sklearn.base import BaseEstimator는 어떤걸 import 하는건가요?
- 미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
LabelEncoding 질문드립니다.
def 코드를 사용하는게 익숙하지 않아서인지 다른 방식으로 코드를 짜고 싶은데 두 개의 코드의 차이점을 알 수 있을까요? 캡처1은 강의 대로 def를 사용한것이고 캡처2는 def를 사용하지 않은 것입니다. 캡처1 캡처2 또 한가지 궁금한게 있습니다. 캡처 1의 # 레이블 인코딩 수행 부분에서 le = LabelEncoder() le = le.fit(df[feature]) df[feature]=le.transform(df[feature]) 처럼 le, df[feature]가 중복되어서 사용 되어서 헷갈리는데 몇몇 함수에서 inplace=True가 적용된것처럼 원본 데이터가 업데이트 된다고 생각을 하면 될까요?