14분 58초 홍길동, 김철수, 박영희 순으로 입력값이 주어질 때 다음 코드의 출력값은 무엇인가? 위 문제에서 printf("%c\n", test1); 의 출력값을 구하라고 한다면 그래도 결과는 박영희가 맞는건가요? 박 이 될수도 있겠다는 생각에 질문드립니다.

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!

22:37 해당부분에서 5번 *arr값이 왜 21인지 이해가 안됩니다. 나머지는 다 이해를 한것같은데요. arr값은 증감 연산자가 따로 적용되지 않았는데도 값이 바뀌는 이유를 모르겠습니다.  arr은 증감연산자가 적용되지 않았음에도 ptr때문에 값이 바뀌는 것인가요?

문제 2. 약수 빠르게 구하기 ( #1978, #11653, #14232 )15 # 숫자 n 2 # 숫자n의 약수의 개수 3 5 # 숫자n의 약수들해당 파트에서답이 위와 같다고 하셨는데, 15의 약수는 1, 3, 5, 15로 4개 아닌가용?? 

반복문 + 조건문 문제풀이 14분 쯤에printf("%\n", sum);을 출력 할 때출력값:135이렇게 적어주시는데 그냥 숫자만 답이 되는 거죠? 출력값:은 코드에 따로 적혀있지않아서요 ..!

반복문+조건문 문제풀이 9:31초 부분 질문입니다.2의 배수 3의 배수를 구하고 6의 배수를 제외할 때 2의 배수와 3의 배수에서 겹치는 부분은 빼고 그 뺀 수들 중에서 6의 배수들을 제거 해야하나요? 처음 문제에서 2의 배수 3의 배수를 or 해서 중복이 되는 숫자를 제거하고 그 중에서 6의 배수의 개수를 빼서 개수를 적었던 문제가 있었는데 동일하게 작용하는 지 궁금합니다!

안녕하세요, 수업을 듣다가 fraud detection을 예시로 주셨던 범주형 데이터 속성중에 세트 자체에서 불균형이 큰 경우, 예를 들어 yes 는 1000 개고 no 가 5개 밖에 없는 극단적인 불균형이 있을 때는 모델의 정확도를 맞추기 어렵다고 설명주신 부분에 질문이 있어요. 저도 사실 제 프로젝트를 하던중에 비슷한 문제가 있었어서 SMOTE같은 방법을 써서 어떻게 해서든 불균형 문제를 완화해보려고 노력했는데 주어진 데이터 자체가 너무 불균형이 심하면 설명주셨던 것처럼 별다른 방법을 찾지 못했습니다. 만약 그럼에도 불구하고 그 데이터가 중요한 속성들과 데이터라면 어떻게 다루는 것이 좋을까요? 제가 예전에 했던 방법은 정확하게는 기억이 나지 않지만 그 그룹군을 아예 나누어 data frame을 따로 짜서 분석을 진행해보려고 했던 것 같아요. (예시: no = fraud 그룹군 df, yes = non_fraud 그룹군) 실질적으로는 보통 어떻게 접근하거나 해결하는 지 궁금합니다...!

안녕하세요 일코님!환절기 건강 잘챙기시기 바랍니다. 아래와 같이 했을 때 표 셀 자체가 사라져버리는데,표의 내용만 지우려면 어떻게 해야할까요? 감사합니다! hwp.TableCellBlockCol() hwp.TableDeleteCell()

영상에는 class Parent, 생성자도 public Parent인데 어제 뽑은 수업자료에는 Person입니다. 오타인지요?  

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 제공된 코드는 영화 개봉 날짜, 평점을 가져오지 못하고 있는데 아래 코드 사용하시면 됩니다.그리고 태그가 단일 요소일 경우 contents 속성을 사용하기 보다는 string 속성을 사용하면 리스트가 아닌 문자형으로 바로 출력할 수 있습니다.for dt, dd in zip(c_dt, c_dd): if dd.select_one('c-star'): rating = dd.select_one('c-star').next_element.strip() c_data[dt.string] = rating elif dd.select_one('span'): days = dd.select_one('span').string c_data[dt.string] = days else: c_data[dt.string] = dd.string

int array[] = {10, 20, 30, 40, 50}int *ptr = array ;printf("%d\n", ptr);printf("%d\n", *ptr);   위와 같을 경우에는 출력값은ptr > 주소 = 10 (이해됨)*ptr > 값 = 10 *ptr 이거는 값이 나와야하는데 왜 10이 나오는건가요? 

곱셈 처리 중, 백터*백터와 백터*숫자를 어떻게 하나의 def에 담을 수 있을까 생각하다가 아래와 같이 처리하니 되네요.이렇게 처리하는게 일반적인지 궁금하여 문의 드립니다. def __mul__(self, other): print(type(other)) if (type(other)) == Vector: return Vector(self._x * other._x , self._y * other._y) else: return Vector(self._x other, self._y other) print(v1*v2) #백터 * 백터print(v1*2) # 백타 * 숫자

s = list(input())n = len(s)choose = []check = [False] * len(s)ans = []def check_ad(s): for i in range(len(s)-1): if s[i] == s[i+1]: return False return Truedef make(level): if level == n and check_ad(choose): result = ''.join(choose) if result not in ans: ans.append(result) for i in range(n): if check[i]: continue choose.append(s[i]) check[i] = True make(level + 1) choose.pop() check[i] = False make(0)print(len(ans)) 안녕하세요 강사님! 위 코드는 시간 초과가 나는데 순열 강의 알고리즘을 그대로 사용한 것입니다! 강사님의 순열 코드는 시간 초과가 안나는데 왜 이거는 시간초과가 날까요? 내장된 permutation이 효율적으로 구현된 것일까요?

now = datetime(year=2023, month=3, day=30) print('현재시간:' + str(now)) print('-----------------월 연산 --------------------') print(now + relativedelta.relativedelta(months=1)) print(now.replace(month=1))위의 코드 실행 결과가 다르게 나오는 것 같은데요..1개월 후면 4월30일이 맞는 것 아닌가요?현재시간:2023-03-30 00:00:00 -----------------월 연산 -------------------- 2023-04-30 00:00:00 2023-01-30 00:00:00감사합니다.

cv2.imread() 함수를 통해 이미지를 읽어 들일 때, 한글을 읽어오지 못해 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 아래의 코드로 해결하시면 됩니다.참고로, 아래 코드 사용 시 cvtColor() 함수를 사용해서 색상을 변경하지 않아도 됩니다.import numpy as np img_path = "이미지 파일 경로" img_file= np.fromfile(img_path, np.uint8) cv_decode = cv2.imdecode(img_file, cv2.IMREAD_COLOR) qr_reader = pyzbar.decode(cv_decode) print(qr_reader)

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

안녕하세요!2분 쯤에 구조체 선언하는 2가지 형태에 대해서 비교해 주실때오른쪽에서 구조체 선언할때 (왼쪽과는 달리)그냥 struct 라고만 되어있는데struct Person {//내용}person1 ; 이렇게Person(구조체명)이 들어가야 하는데 실수로 빠진 건지 아니면 이 경우에는 구조체명을 쓰지 않아도 되는 건지 궁금합니다! 그리고 왼쪽 케이스 아랫부분 사용시 용례에struct 구조체명 타입명;이라고 되어있는데 여기서 타입명을 변수명이라고 이해해도 될까요? 뒷 강의에서 typedef를 다루면서 타입명이 나오기는 하는데 여기서도 typedef 키워드가 있을때를 의미하는 건지 헷갈려서요ㅜㅜ