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2024.02.14
5강 데이터 전처리 부분에서 에러 질문입니다
안녕하세요. 이전 코드에서 뭔가 잘못된 부분이 있지 않을까 생각됩니다. 책을 보시면 각 절의 뒷부분에 전체 코드가 나와 있습니다. 또 깃허브에도 전체 코드가 제공됩니다. 이를 작성하신 코드와 비교해 보시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.
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2024.01.28
295쪽 세번째 문단
안녕하세요. 박해선입니다. 이 부분은 사진을 군집하기 위해 다양한 탐색적 분석을 시도하는 내용입니다. 어떤 통계적 의미가 아쉬워서 이렇게 진행한다는 내용이 아닙니다. 감사합니다.
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2024.01.28
292쪽 픽셀값 분석하기
안녕하세요. 박해선입니다. 100*100 크기 2차원 배열을 10000 크기 1차원 배열로 만든다는 의미입니다. 감사합니다.
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2023.07.03
182쪽 distances
안녕하세요. 혹시 3:4 슬라이싱에 대해 물어보신 걸까요? 사이킷런은 샘플 데이터로 2차원 배열을 기대하기 때문입니다. 감사합니다.
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2023.06.05
03-2 160쪽 릿지 회귀
안녕하세요. PolynomialFeatures는 입력의 개수를 늘려주는 한 방법입니다. 이런 작업을 특성 공학이라고 부릅니다. 릿지 회귀는 선형 회귀에 규제를 가하는 한 방법입니다. 이 규제가 입력에 곱해지는 계수를 제곱한 것입니다. 더 자세한 내용은 책 160페이지를 참고하세요. 감사합니다.
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2023.05.31
왜 k 근접 회귀는 전처리를 안하나요
안녕하세요. 타깃 변수는 스케일을 조정하지 않습니다. 최근접 회귀 예시의 경우 특성이 하나이므로 전처리가 필요하지 않습니다. 스케일 조정은 두 개 이상의 특성이 차이가 큰 범위를 가질 때 수행합니다. 감사합니다.
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2023.04.19
다중회귀 모델의 데이터량 관련
안녕하세요. 책 내용 이외의 질문에 대해서는 답변 드리기 어려운 점 양해 부탁드립니다. 감사합니다.
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2023.04.19
순환 신경망의 순환층의 가중치에 대해 질문이 있습니다
안녕하세요. 책의 문장이 조금 오해가 있을 수 있네요(책의 글은 제가 쓴 대로 똑같이 인쇄되지 않고 여러 편집 교정 과정을 거치거든요). 해당 문장을 다음처럼 조사를 옮겨 주세요. "모든 타임스텝에서 사용되는 가중치 Wh는 하나라는 점입니다" 492페이지 중간의 그림은 뉴런이 아니라 셀입니다. 셀 안에 여러 개의 뉴런(유닛)이 있고 당연히 뉴런마다 가중치는 다릅니다. 타임스텝의 순서는 모델에 데이터를 전달하는 과정에서 결정됩니다. 책에 1,2,3 이라고 쓴 것은 이해를 돕기 위함이며 번호는 아무런 의미가 없습니다. 감사합니다.
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2023.04.18
텐서플로우의 GRU셀의 파라미터 개수에 대한 질문이 있습니다.
안녕하세요. 사실 셀 이란 개념이 명확하지 않습니다. 추가된 선형 방정식을 셀이라 불러도 좋겠지만 일반적으로 GRU에서는 세 개의 셀이 있다고 말하기 때문에 그렇게 하면 혼돈이 될 것 같네요. 내부적으로 GPU 계산의 효율성을 위해 방정식이 추가되었다고 이해하시는게 좋을 것 같습니다. 감사합니다.
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2023.04.14
은닉 상태에 대한 질문이 있습니다
안녕하세요. 490페이지 위쪽에 있는 그림에 나타난 O가 은닉 상태라는 의미입니다. :)
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