안녕하세요 빠른 답변에 감사드리며...제가 이해한 바로는 함수에서 def 를 할때는 임의의 어떤 함수를 만드는 거다 생각해서 저는 최대값-최소값을 max-min으로 잡고 시작했는데오류가 떠서요. maxmin이라는 게 애초부터 존재하는 건지 궁금합니다.  

5부터 9까지 반복 출력을 하면서똑같은 내용을 입력해도 어떤때는 이렇게 뜨는 경우가 있는데 뭐가 문제인지 좀 알려주세요 ㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요4번 문제를 풀때 info()를 통해 5개를 먼저 찾고 x를 사용해서 풀어도 될까요??     

저는 왜 강의랑 다르게 나올까요 ㅠㅠ강의에는 이벤트가랑 원두가 없는데 저는 뜨네요..왜그럴까요?ㅠㅠ

 LightGBM을 이용한 위스콘신 유방암 예측 10:54 LGBMClassifier 로 plot_importance() 실행시 오류 발생합니다.lightgbm 3.3.2 버전으로 다운그레이드했습니다.그래도 오류가 발생합니다.code 는 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 12))plot_importance(lgbm_wrapper, ax=ax)plt.show()입니다 tree must be Booster, XGBModel or dict instance라는 메세지 입니다. 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 D에서 세번째 'ab cd ' 마지막에 공백이 있음에도 공백제거를 하지않아도 True 판단되고있어서 강의 내용과 다릅니다. 제가 작업한 것에 문제가 있는 것인지 확인부탁드려요.  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요분명히 같은 코딩을 사용했음에도 키값 에러가 나는 것 같습니다. 혹시 해결방법이 있을까요.?. 

안녕하세요. df.sort_values("가격",ascending=False) dfascending=False 했으나 정렬이 변하지 않습니다.오류 해결 방법 알려주세요.감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 1:30초 경에 data_atype 자료를 다운 받고 드롭앤드롭을 동영상에 있는 것 처럼 따라해도 우측 하단에 빨간색 원이 뜨면서 자료가 안불러와집니다(재부팅해도 동일 현상 발생) 

안녕하세요,작업형 1, 2를 너무 쉽게 생각했다 작년 12월 시험에 아쉽게 떨어졌습니다..(선생님 강의 덕에 작업형 3은 만점 받았습니다..감사합니다)이번 11.30. 시험에는 반드시 합격하겠다는 마음으로 다시 공부하려고 하는데,수강기간이 10.17.에 종료됨을 깨닫고...혹시 수강 연장이 가능한지 문의 남깁니다.!!이번에는 선생님 강의 열심히 들어서 꼭 합격하겠습니다!!메일 주소는 whdlstla@gmail.com 입니다!

안녕하세요.먼저 좋은 강의 감사합니다. 강의를 듣는 중에 궁금한 점이 몇가지 생겨 질문 남깁니다.이미지 증강 시, 증강 기법을 너무 많이 적용해도 오히려 성능이 떨어지며, 성능을 봐가면서 기법을 선택해야하는 걸로 알고 있습니다. 근데, 어떤 기법이 적절한지 알지 못하는 상황에서 어떻게 탐색해야할까요? 하나씩 적용하고 성능을 보기에는 기법이 너무 다양해서요배치마다 증강 기법을 적용하는 방식으로 진행중인데, 성능이 계속 이전 대비 떨어지는 현상을 보입니다. 확률을 만져줘야 하나요?(현재 0.5)이미지 증강을 사전에 하여 학습 데이터를 늘리는 사람들도 있던데, 이 사람들은 어떤 의도로 그러시는건지 궁금합니다.감사합니다.

안녕하세요 교수님교수님의 머신러닝 강의가 정말 많은 도움이 되고 있어 감사하고 있습니다.저는 통계를 우선 공부를 한 후 교수님 강의를 통해 머신러닝을 공부중인 연구개발 직장인입니다.지도학습, 비지도학습 각각의 모델에 대한 개요와 내용들은 정말 자세하게 설명해주시는 것 같습니다.다만, 예측 모델을 만든다 라고 했을 때, 저는 다음 과정으로 머신 러닝을 이해했습니다.틀린 게 있거나, 부족하면 말씀부탁드립니다.1. Teat data set EDA2. Data pre-processing3. Input feature select, extract4. Model training5. Model validation6. new input feature prediction연속 데이터로 이루어진 실험데이터로 선형 회귀 예측 모델을 구현한다라고 했을 때 하기 내용에 대해 궁금합니다.step 2. 과정에서 standardization scaling 했을 때 정규성 검증은 필요가 없나요?? (e.g. shaprio-wilks test, 각 feature 별 QQ plot)step 3. 과정에서 교수님 강의에서는 data scaling 이후 바로 모델 학습/예측/평가를 진행하고, feature 별 회귀 계수를 구하십니다.(경사 하강법)저는 해당 과정에서 다중 공선성 방지를 위해 PCA, ICA를 통한 features extraction으로 training 으로 진행하는 것으로 이해했는데 해당 방식이 틀린 것인지 여쭙고 싶습니다.추가로, n개 feature에 대해 몇 개로 차원 축소하는 기준이 있는지 궁금합니다또, 지도 학습 모델인 선형 회귀 모델을 진행하는데 있어 비지도 학습 기법이 사용이 되는 것이 소개가 안된 것 같은데 이부분에 대해서 어떻게 생각하시는지도 궁금합니다.(정확히는 예측 모델을 구현하는 일련의 과정)마지막으로 step 5. 과정에서 선형 회귀 모델이 통계적으로 유의한가에 대해 P-value 를 측정하곤 하던데, 이부분에 대해서 간단히 설명해주시면 정말 감사하겠습니다.상기 질문들을 하는 이유는, 저는 단순히 어떤 연속 데이터 셋에서 ML 모델을 통해 추정하고 싶은데, 여러 분야에서 ML을 사용하다보니 예를 들어 통계 분야 에서는 가설과 함께 설명하고 또 어떤 분야에서는 또 다르게 설명을 하다보니 혼동이 되어서 해당 질문을 드리게 되는 것입니다.답변 주시면 정말 감사합겠습니다! 

요약자료나 마인드맵자료 등 받아볼수 있나요? 못찾겠어요ㅜㅜ

 강의 3개 정도 들었는데요.보다보니 dictionary.keys()dict_values(['name', 'level']) 위 예시인데요 . 나 _ 붙이는데 안붙이고 띄어쓰기만 하면 안되나요?언제 .를 붙이는지 _를 붙이는지차이를 모르겠어요저장

강의에서 보면 예를 들어 goog의 연평균 주식 구하실때, pct_change() 구한값에 mean()을 취하셔서 working day 252를 곱하셨는데,복리 개념을 생각해보면 (df_daily['goog'].pct_change() + 1).prod() ** (252/len(df_daily)) - 1이렇게 되야 하는게 아닌가 궁금하여 문의드립니다! 값이 거의 비슷하다고 가정하시고 그냥 복리 개념은 생략하신건지요!감사합니다

"NMS의 이해" 편 5:40에서 "Confidence score가 높을수록, IoU Threshold가 낮을수록 많은 Box가 제거된다"라고 말씀하셨는데,Confidence score가 아닌, Confidence threshold가 아닌지 질문 드립니다. 

3:37 근처에서Select Kernel을 클릭했는데myenv-finance-analysis가 드롭다운에 보이질 않습니다. 드롭다운에 Python Environments 만 떠서 그걸 선택했더니가상머신을 끄고 다시 들어와도 Detecting Kernels만 계속 실행되는 모습입니다.  혹시 왜 이런건지 알 수 있을까요? 

안녕하세요!강의에서 배운 것을 바탕으로 데이터 분석 프로젝트를 진행하고,분석 내용 및 코드를 노션 포트폴리오에 올리려 합니다. (개인 구직용으로만 사용합니다!) 배운 것을 바탕으로 하다 보니, 강의에서 배운 코드와 같은 부분이 있을 수밖에 없는데포트폴리오에 사용해도 괜찮을까요?  

안녕하세요! 강의를 듣고 스트리밍 코드를 주피터 노트북으로 실행하고 netcat을 통해 입력해도 아무것도 출력되지 않아서 도커 안으로 들어가서 spark-submit으로 직접 파이썬 파일로도 실행해봤는데 위 에러가 계속 발생합니다 😬 도커는 수도 권한 주어서 docker run -d -p 9010:8888 -p 4040:4040 --name sparkling --restart always -v /Users/nespola/Desktop/sparkling/sparkdata:/home/jovyan/sparkdata --user root -e NB_GID=100 -e GRANT_SUDO=yes jupyter/all-spark-notebook로 실행했는데 제가 무슨 부분을 놓치고 있는걸까요?

강의 자료를 올려주시면 좋을것 같습니다.