현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁대시보드

강의자료 중 교안이 없어 연락드립니다. 교안(PPT) 요청드립니다. 아래 메일로 전달해주시면 감사하겠습니다. actorarnie@gmail.com

강의 자료 어딧나요 실습자료 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1

강의 자료 부탁 드리겠습니다.mue@naver.com

figure, ax_list = plt.subplots(nrows=3, ncols=5)figure.set_size_inches(20,20)for i in range(len(full_column_list)):sns.regplot(data=boston_house_df, x=full_column_list[i], y='PRICE', ax=ax_list[int(i/5)][int(i%5)])ax_list[int(i/5)][int(i%5)].set_title("regplot " + full_column_list[i]) 안녕하세요 현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁 수업 즐겁게 듣고 있습니다 : ) 여기서 ax = ax_list 부분 설명 좀 부탁 드리겠습니다. 만약 i를 안쓰고 개별 1개 칼럼에 대해 그래프를 그린다면 ax = 뒤가 뭔지 궁금합니다. 이것만 알아도 위 코드가 이해될 것 같습니다. 감사합니다.

안녕하세요 ? 강사님해당 세션에 강의자료가 없는 것 같아 부탁드리겠습니다 pathfinder.jackey@gmail.com감사합니다

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.   강사님, 안녕하세요 :)   혹 개인 공부 블로그에 학습한 내용을 정리하여 업로드해도 괜찮을지요?   강의명과 출처는 표시할 예정이며, 일부 캡쳐가 필요할 경우 명시 후 사용 가능한지 궁금합니다.   답변 기다리겠습니다, 감사합니다! :)

강의 자료좀 아래 메일 주소로 받아볼 수 있을까요? didwlsrb9160@gmail.com    

강의들을떄 참고하려 하는데,   강의 자료 아래의 메일로 보내주시면 감사하겠습니다!   didwlsrb9160@gmail.com

안녕하세요! 혹시 강의자료는 어디서 받을 수 있을까요 ??

dataframe을 csv파일로 저장시 예를 들어주신게 my_df_2.to_csv('my_df_2.csv')인데   A.to_csv('A.csv')인건가요?

타이타닉 데이터 분석에서 ax_list가 뭘 나타내는지 잘모르겠어서 답답하네용 ㅠㅠㅠ다른 건 이해가는데 이거 좀만 설명해주세요

4일간의 주가 평균을 my_series.iloc[4:].mean() 이라고 쓰셨는데,my_series.iloc[4:8].mean() 로 써야 하는거 아닌가요?첫번째 코드대로 시행하면 9/15부터 마지막 날까지의 주가평균이 도출되는게 아닌가해서요!

안녕하세요, 혹시 XGBoost 예제 코드에서   일부 범주형 카테고리라고 생각하는게 있는데요   work_type smoking_status 같은 경우는 one-hotencoding 처리를 하는게 아닌가, 여쭤 보고 싶습니다.   혹시 원핫 인코딩이 아닌, LabelEncoder 을 하신 이유가 있으실까요?  

이번에 PolynomialFeatures에 대해서 설명해 주셔서 감사합니다.   궁금증이 있어 질문 드립니다.   1. 혹시 feature 데이터 셋을 만들때, 범주형 데이터가 포함된 feature의 경우 데이터 컬럼을 제외하고 generation해야 하는 걸까요?   2. 1번의 질문과 비슷하게 feature의 값이 continuous 할 경우에만 적용을 하는건지? 아니면 범주형 feautre과 섞어서 사용해도 괜찮은가? 에 대해 궁금하여 질문 드립니다.   감사합니다.

혹시 feature 가 범주형 값이라고 할 때, 3개의 범주 이상 일 경우에는 모두  one hot encoding을 적용해야 하는 걸까요??

안녕하세요, Ridge & Lasso & ElasticNet Regression 강의의 9분 56초에서 데이터 갯수가 100K 라는 의미가   pandas의 dataframe을 생각해봤을때,   행과 열의 모든 데이터를 말하는 의미일까요??   예를 들어서 3개의 feature가 있고 4개의 데이터가 있다고할때, 12개의 데이터 갯수가 있는게 맞을가요?

개별 Feature들을 개별적으로 판단하므로 Feature Normalization이 필요 없다.   라고 말씀해 주셨는데 해당 부분에 대하여 조금만 더 설명을 부탁드릴 수 있을까요?   예를들어 키와 몸무게의 Feature가 있다고 할 때, normalization을 하는게 더 이득이 아닌가 싶어 질문드리고 싶습니다.    

안녕하세요, 좋은 강의 감사합니다.   tensorflow로 동일한 모델을 구성해 보았는데요. DenseLayer로 weight 1개와 bias 1개를 가지는 tensorflow 모델을 구성하였습니다. Dense(1, input_shape(1, ) )   그런데, 모델의 성능이 좋지 않았습니다. 혹시 사이킷런의 LinearRegression에는 어떠한 기능이 추가로 되어있는지 질문 드릴 수 있을까요? 동일한 모델 같은데 성능 차이가 큰 점이 궁금합니다.

1. mse 와 rmse의 차이가 루트를 씌운다 이것 뿐인것같은데   loss 값을 단순하게 작게 표현하기 위해서 루트를 씌운 것 뿐일까요?? 아니면 다른 의미가 있는 걸까요?   2. mse 에서 평균 나누기는 이해가 되는데  2를 나누는 의미가 궁금합니다.   3. mse의 경우 2를 나누었는데 mae 에서는 왜 2를 나누지 않았는지 궁금합니다.   감사합니다. 

box plot에서 네모난 것은 알겠는데   thur 와 sat 에서 위에 조그만 점ㅁ같은 건 뭘 의미하는걸까요