책 오기 전에 영상으로만 보고 따라하고 있었는데, 17:10에서 length = bream... 과 weight = bream... 으로 따라치시면 5강 부분에서 오류가 발생합니다. 혹여나 저처럼 강의만 먼저 보고 계신 분들은 변수명을 fish_length와 fish_weight로 하면 됩니다.
선생님 강의를 들으면서 책을보니 많이 도움이 됩니다. 감사합니다.^^ 질문합니다. 64쪽을 실행해보니 최근접 이웃개수가 18일때 score=0.9795918367346939이 나옵니다. 제 생각으론 18개중 정답이 17개, 오답이 1개이므로 정확도는 17/18=0.94444444...이라 생각했습니다. 이웃개수를 19로도 해봤습니다. 이때는 2가지 경우가 나옵니다. 17/19=0.894736, 18/19=0.947368 그런데, 코딩실행 결과값은 0.7142857142857143입니다. 제 생각이 어딘가 틀렸을것 같은데 지적해주심 감사하겠습니다.
선생님, 리스트 내포할때 질문 있어요..fish_data = [[1, w] for 1, w in zip(length, weight)] 라고 썼는데 SyntaxError: can't assign to literal 라고 에러 뜨는 이유가 뭘까요.. 그리고 수업 정말 감사합니다!!
안녕하세요 강의를 다 듣고나서 궁금증이 생겼습니다 훈련데이터를 가지고 score 메소드를 통해 성능 측정을하면 1.0인 즉 정확도가 100퍼센트잖아요. 그런데 KNeighborsClassifier 클래스의 기본 값을 5개가 아닌 18개로 하면 정확도가 약 97퍼센트가 나옵니다. 그렇다면 1개부터 17개까지는 100퍼센트이며 18개 이상부터는 100퍼센트가 아닌 90몇퍼센트로 수치가 점점 낮아지는 현상이나오는데 왜 18개부터 100퍼센트가 안나오는지 궁금합니다 이미 정답을 아는 상태에서 성능측정을 하는거면 몇개든간에 100퍼센트가 나와야되지않나요?
확인 문제 64쪽에서 , for i in range(5,50): kn.n_neighbors = i #kn.fit( fish_data, fish_target ) score = kn.score( fish_data, fish_target ) if score < 1 : print( 'i=', i) break; 객체의 kn.n_neighbors = i 를 변경하면 변수만 변경되고 fit() 함수를 재 실행 해야 되지 않나요 ?
kn49 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=49) 근처를 몇번을 읽어 봐도 이해가 안 되서 질문 올립니다. 근접점이 샘플 개수 만큼 있어서 스코어가 1.0 이 되는게 맞지 않나요 ? 전접점이 샘플개수 만큼 있고 답도 각각 1 과 0 으로 되어 있어서 명확하게 1.0 이 되는게 아닌가요 ?
선생님, 혹시 사이킷 런에서 fit 구문은 kn.fit(2차원배열, 1차원배열) 이여야하는 건가요? 수업에서 kn.fit(fish_data, fish_target) 를 보았는데 fish_data 는 2차원 배열 fish_target 는 1차원 배열인 것 같아서 여쭙습니다.
![[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 4강. 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 사용하기](http://i.ytimg.com/vi/o9kGDpZbmx0/mqdefault.jpg)
![[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 4강. 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 사용하기](/img/tr.png)
![[딥러닝, 머신러닝, 인공지능] 이 영상 하나로 끝내드립니다 | 네이버 AI 부트캠프 멘토출신 이종혁 - 메타코드M](http://i.ytimg.com/vi/WeHFmpDN_ks/mqdefault.jpg)
![[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 2강. 코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기](/img/1.gif)
책과 같이 하면 좋은 강의입니다. ~~ 강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.
이 좋은 강의에 매너없는 사람때문에... 잠깐 실수도 아니고 계속 그러는거 보면 정말 노답이네요. 그래도 잘 보고 갑니다 작가님.
강의도중 마이크를 뮤트하는건 매너입니다
강의 친절, 재미, 유익합니다.
줌에서 마스터가 오디오 끄기 가능한 것으로 알고 있습니다.
책 주문했는데 빨리 보고 싶습니다.
감사합니다. ㅎ
17:30 ZOOM으로 강의하는데 마이크 키는 것 자체가 너무 무례하고 화가 나네요...
좋은 강의 감사합니다!
ㅎㅎ 감사합니다. 재미있게 보세요~ :)
9년차 백엔드 프리랜서 개발자입니다. 취미로 머신러닝, 딥러닝 공부 해보려는데 정말 선수지식 없이 시작하기 좋은 강의인것 같아요!
감사합니다. 도움이 되시길 바라겠습니다! :)
수업이 생선으로 시작하니까 넘 재밌어요 감사합니다!
감사합니다
3강 완료! 고맙습니다.
수고 하셨습니다!
3강 완료. 감사합니다.
2023/6/19 22:45
안녕하세요 선생님! 이번에 9월 학교 개강전 선생님 책 혼공머신으로 머신러닝과 딥러닝을 예습하고 수업을 들으려고 유튜브 수강했습니다~
오늘부터 강의를 수강할때마다 댓글남기겠습니다! 감사합니다 :)
화이팅입니다! :)
3강 완료했습니다 감사합니다.
잘봤습니다! 감사합니다
안녕하세요. 박해선입니다. 댓글 남겨 주셔서 감사합니다! :)
영상 감사합니다~~
준현아 제발 기본적인 개념은 탑재하자 강의에 집중을 할 수가 없다. 너 하나 때문에 몇사람이 피해를 받는거냐 조회수만 봐도 23,905회다.
준현이였구나... ㅉㅉㅉㅉ 개념탑재 좀 하자...
너무 재미있네요~
감사합니다~
재미있으시다니 기쁘네요. 감사합니다! ㅎㅎ
7월 5일 공부 하고 있습니다.
북마크 17:00
13:29
중간에 오디오 켜놓은 사람 진짜 노답이네 ㅋㅋㅋ
뭐지? 2024년도에 더 좋은 교재가 나왔나? 왜 나 혼자지?
저 이번 딥러닝 교재 이거예요ㅎㅎ
저도 있습니다. ㅎㅎ. 책과 코랩을 같이 해야 해서 동영상 강의 볼 기회가 적네요.
안녕하세요 ! 2강 듣고 넘어왔어요. 사실 지난번에 Festa 에서 들었는데 너무 어려워서 다시 들은건데요, 혹시 이 코드들을 그대로 코랩에 집어넣으면 되는걸까요..!
네 맞습니다. 그런데 강의에는 모든 코드가 포함되어 있지 않습니다. 책이나 깃허브(github.com/rickiepark/hg-mldl)를 참고하세요! :)
@@haesun_park 감사합니다 :) ! 왕초보라 .. 아직은 떠먹여주는 공부에 익숙했어요 흑흑 열심히 공부하겠습니다 !
@@ulmniverse 맨 처음엔 누구나 왕초보입니다. 화이팅하세요! :)
2022/11/16 29:18
책 오기 전에 영상으로만 보고 따라하고 있었는데,
17:10에서 length = bream... 과 weight = bream... 으로 따라치시면 5강 부분에서 오류가 발생합니다.
혹여나 저처럼 강의만 먼저 보고 계신 분들은 변수명을 fish_length와 fish_weight로 하면 됩니다.
선생님 강의를 들으면서 책을보니 많이 도움이 됩니다. 감사합니다.^^
질문합니다.
64쪽을 실행해보니 최근접 이웃개수가 18일때
score=0.9795918367346939이 나옵니다.
제 생각으론 18개중 정답이 17개, 오답이 1개이므로
정확도는 17/18=0.94444444...이라 생각했습니다.
이웃개수를 19로도 해봤습니다. 이때는 2가지 경우가 나옵니다.
17/19=0.894736, 18/19=0.947368
그런데, 코딩실행 결과값은 0.7142857142857143입니다.
제 생각이 어딘가 틀렸을것 같은데 지적해주심 감사하겠습니다.
안녕하세요. 64쪽에서 이웃의 개수가 18일 때 49개 샘플 중 48개의 정답을 맞춥니다. 그래서 48/49=0.979가 됩니다. sum(kn.predict(fish_data) == fish_target) 명령을 사용하시면 맞춘 개수를 확인할 수 있습니다. 감사합니다.
@@haesun_park 아..네, 감사합니다. 제가 kn.predict( [[30, 600]] )을 중심으로 18개의 이웃개수를 생각한것이 불찰입니다. 그냥 단순하게 18개를 이웃개수로 정하고, 특정 자료를 예측하라면 정확도가 97.9%이다.라고 생각하면 될지 모르겠습니다.
@@음악과함께-c6r 네, 이웃 개수가 18이고 fish_data를 사용했을 때 정확도가 97.9%입니다. 이웃 개수나 데이터가 달라지면 정확도도 달라집니다. 감사합니다.
@@haesun_park 네...소통이 이렇게 되니 넘 기쁩니다. 많이 도움이 됩니다.
@@음악과함께-c6r 도움이 되신다니 다행입니다. 즐거운 주말 되세요. ^^
듣다가 집중이 끊겼네요...
안녕하세요. 2년전 영상에 질문사항을 남겨도 답변을 해주실지 모르겠지만.. kn.fit과 kn.score이 뭔지 알 수 있을까요 ?
안녕하세요. 박해선입니다. 사이킷런의 fit 메서드는 모델을 훈련하며, score 메서드는 모델을 평가합니다. 책에 자세한 설명이 나와 있습니다. 감사합니다!
안녕하세요 선생님, 교재에서 kn._fit_X와 kn._y를 print해서 전달된 값들을 확인하는데 _fit_X와 _y는 KNeighborsClassifier 클래스에서 정해진 속성의 이름 인가요??
네 맞습니다! :)
안녕하세요 강의 처음 듣고 있는 학생입니다!!
좋은강의 감사합니다!
다름이아니라 혹시 손코딩 박스 한개마다 코딩 셀 한개에 적어넣어서 각각 실행하면 되는 걸까요??
절 단위로 코드 입력하라 하신 건 절 단위로 한 노트북에 적으면 되는 거겠죠??
@@정기연학부재학바이오 안녕하세요. 손코딩 박스마다 한 셀에 작성하시면 됩니다. 절마다 새로운 노트북으로 작성해 주세요. 깃허브를 참고하시면 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다! :)
fit()메서드로 훈련할 때 훈련 데이터 중 몇 개는 테스트용으로 사용하나요? 이미 학습했는데 잘 되는지 score()메서드로 평가하는 게 좀 이상해서요ㅠ 모르는 값으로 평가해야되는 거 아닌가요?
안녕하세요. 박해선입니다. 네, 2장부터는 훈련과 테스트에 사용하는 데이터를 나누어 사용합니다! :)
저 놈은 걍 켜 놓고 딴 짓 하는 놈이네
준현이 개념 미국같냐?
선생님, 리스트 내포할때 질문 있어요..fish_data = [[1, w] for 1, w in zip(length, weight)] 라고 썼는데 SyntaxError: can't assign to literal 라고 에러 뜨는 이유가 뭘까요.. 그리고 수업 정말 감사합니다!!
안녕하세요. 숫자 1 이 아니라 영소문자 l 입니다. 감사합니다!
@@haesun_park 아하 그렇군요 정말 감사합니다. 행복한 하루 되세요!!
안녕하세요 강의를 다 듣고나서 궁금증이 생겼습니다
훈련데이터를 가지고 score 메소드를 통해 성능 측정을하면 1.0인
즉 정확도가 100퍼센트잖아요.
그런데 KNeighborsClassifier 클래스의 기본 값을 5개가 아닌 18개로 하면
정확도가 약 97퍼센트가 나옵니다.
그렇다면
1개부터 17개까지는 100퍼센트이며
18개 이상부터는 100퍼센트가 아닌 90몇퍼센트로 수치가 점점 낮아지는 현상이나오는데
왜 18개부터 100퍼센트가 안나오는지 궁금합니다
이미 정답을 아는 상태에서 성능측정을 하는거면 몇개든간에 100퍼센트가 나와야되지않나요?
안녕하세요. 최근접 이웃 알고리즘은 이웃한 샘플을 사용해 예측을 만들기 때문에 타깃과 다를 수 있습니다. 53페이지 k-최근접 이웃 알고리즘의 설명을 참고하세요. 감사합니다.
혹시 64p 확인문제 4번에서 100% 정확도에 미치지 못하는 이웃 개수가 18개인 이유를 알 수 있을까요?? 코드는 이해가 가는데 n값이 18이 나오는 게 이해가 잘 안가서요 ㅜㅜ
안녕하세요. n을 5에서 49까지 증가시키면서 100% 정확도가 안되는 n을 찾는 문제입니다. 이 값은 데이터마다 다릅니다. 감사합니다.
확인 문제 64쪽에서 ,
for i in range(5,50):
kn.n_neighbors = i
#kn.fit( fish_data, fish_target )
score = kn.score( fish_data, fish_target )
if score < 1 :
print( 'i=', i)
break;
객체의 kn.n_neighbors = i 를 변경하면 변수만 변경되고 fit() 함수를 재 실행 해야 되지 않나요 ?
안녕하세요. 64페이지 문제에 설명되어 있듯이 k-최근접 이웃 알고리즘은 훈련 데이터를 저장하는 것이 전부이기 때문에 fit 메서드를 다시 호출할 필요 없습니다. 직접 코드를 실험해 보시면 금방 아실 수 있습니다. 감사합니다!
kn49 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=49) 근처를 몇번을 읽어 봐도 이해가 안 되서 질문 올립니다.
근접점이 샘플 개수 만큼 있어서 스코어가 1.0 이 되는게 맞지 않나요 ?
전접점이 샘플개수 만큼 있고 답도 각각 1 과 0 으로 되어 있어서 명확하게 1.0 이 되는게 아닌가요 ?
안냥하세요. 이웃한 샘플 개수가 전체 데이터만큼 있으면 모든 샘플의 예측 클래스가 가장 샘플이 많은 클래스가 됩니다. 따라서 다른 클래스 레이블을 가진 샘플의 예측은 틀리게 됩니다. 감사합니다!
선생님, 혹시 사이킷 런에서
fit 구문은
kn.fit(2차원배열, 1차원배열) 이여야하는 건가요?
수업에서
kn.fit(fish_data, fish_target)
를 보았는데
fish_data 는 2차원 배열
fish_target 는 1차원 배열인 것 같아서 여쭙습니다.
네 맞습니다! :)