그림 한 장으로 외워서 끝내는 웹 서비스 구조 기본이론만 재생이 안돼요

저도 그렇네요. 중간부터 끊겨서 좀 건너뛰고 뒷부분 들었습니다.

일별 잔존율 SQL 로직에서 궁금증이 있습니다.

저도 의아했는데 좋은 질문 감사합니다.

개별 쿼리 연결 시

저도 궁금합니다 오히려 union 해주면 안돌아가네요

random_state 지정 문의

안녕하세요 검색해보다가 추가 질문을 드리려고 합니다. "두가지 경우 모두 실전 분석에 random_state를 설정하는 것이 좋다"라고 하셨는데 train_test_split의 random_state와 DecisionTreeClassifier과 같은 estimator에서의 random_state를 동일하게 설정해야 유의미한 것인가요? 예를들어 train_test_split에서 random_state=7로 지정했으면 DecisionTreeClassifier와 같은 estimator에서도random_state=7로 지정해야 결과가 유의미한 것인지 아니면 전혀 상관 없는지 궁금합니다. 항상 감사합니다.

UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 18-20: ordinal not in range(128)

강의 데이터/실습을 사용하는 중에 발생한 에러 맞습니다. 내용은 책 4.4장 랜덤포레스트(220쪽)입니다. 전에는 잘 작동했었는데 복습하려고 다시 돌려보니 에러가 발생하네요 -> 결과적으로 철민님께서 알려주신 방법으로 resource_tracker.py 파일 열어서 수정하니 정상 작동됩니다. 오늘 이것 때문에 몇시간동안 씨름하다가 포기했었는데 덕분에 해결되었습니다ㅠㅠ 진심 행복합니다. 앞으로 평생 구글코랩만 써야하나 별 생각을 다했었네요. 이렇게 말씀으로밖에 감사한 마음을 전달할 수가 없지만.. 다시 한번 감사합니다. 철민님도 행복하세요

LDA 그래프 좌우반전 질문합니다.

그런 이슈가 있었군요. 감사합니다.

LDA 그래프 좌우반전 질문합니다.

복붙에 용이하시라고 아래에 코드 덧붙입니다. from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() iris_scaled = StandardScaler().fit_transform(iris.data) lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) # fit()호출 시 target값 입력 lda.fit(iris_scaled, iris.target) iris_lda = lda.transform(iris_scaled) print(iris_lda.shape) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline lda_columns=['lda_component_1','lda_component_2'] irisDF_lda = pd.DataFrame(iris_lda,columns=lda_columns) irisDF_lda['target']=iris.target #setosa는 세모, versicolor는 네모, virginica는 동그라미로 표현 markers=['^', 's', 'o'] #setosa의 target 값은 0, versicolor는 1, virginica는 2. 각 target 별로 다른 shape으로 scatter plot for i, marker in enumerate(markers): x_axis_data = irisDF_lda[irisDF_lda['target']==i]['lda_component_1'] y_axis_data = irisDF_lda[irisDF_lda['target']==i]['lda_component_2'] plt.scatter(x_axis_data, y_axis_data, marker=marker,label=iris.target_names[i]) plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel('lda_component_1') plt.ylabel('lda_component_2') plt.show()

LDA 그래프 좌우반전 질문합니다.

깃허브에 올려주신 코드 그대로 실행했습니다. 한 화면에 담기 위해 화면 사이즈를 줄여서 캡쳐하느라 글자가 작아졌습니다. 양해바랍니다,, (사진) 버전은 아래와 같이 0.23.2 입니다. (사진) 참고로 PCA 공부할때는 문제 없이 동일하게 나왔습니다.

변동성이 의미하는건 무엇인가요?

두번째 PCA Component는 약 5%인데 0.5%로 잘못 말씀하신 것 같습니다. 감사합니다.

분류의 큰 그림에 대해 질문합니다.

감사합니다. 이 강의의 장점은 무엇보다 질문&답변인 것 같습니다. 게시판에 검색해보면서 여러 질문에 대한 답변에 많은 도움 받고 있습니다. 감사합니다.