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(AI) FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method.The behavior will change in pandas 3.0 🐶 에러데이터 전처리에서, 특정 컬럼에 대한 결측치 대체값 처리 과정 속에서 다음과 같은 에러가 발생했다.✔️ 입력df['CRIM'].fillna(df['CRIM'].median(), inplace=True)✔️ 에러FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always .. 2024. 12. 27.

[TIL] 내일배움캠프 AI 9기 - 16회 🐶 학습 범위학습반 과제 (파이썬)AI 수학 강좌머신러닝 학습 🐶 공부 내용✨ 학습반 과제 - 파이썬 문제 (함수)✔️ # 숙제 - 73# 1000개 이상의 숫자를 받아 더해주는 함수 만드세요def add(*args): print(sum(args))add(*range(1000))# [Error Case]# ---------------------# def add(*args):# print(sum(args))# # add(range(1000))# ---------------------# add() 호출부에 add(range(1000)) 다음과 같이 던질 경우,# 개별 인자 값이 아닌 객체 자체가 넘어가게 된다. (그래서 sum에서 에러 발생)# 이를 앞에 *를 붙임으로 언패킹 후, 처리하면 .. 2024. 12. 19.

[TIL] 내일배움캠프 AI 9기 - 15회 🐶 학습 범위학습반 과제 (파이썬)AI 수학 강좌머신러닝 학습 🐶 공부 내용✨ 학습반 과제 - 파이썬 문제 40 (딕셔너리/집합)✔️ # 숙제 - 44# {'apple': 111, 'banana': 222, 'cherry': 'babo'} 에서 값이 babo가 있다면 babo 출력data = {'apple': 111, 'banana': 222, 'cherry': 'babo'}# 1. 전부 체크for v in data.values(): if v == 'babo': print('babo')# 2. valut in dict.values() 사용if 'babo' in data.values(): print('babo')✔️ 숙제 - 45# {'apple': 111, 'banana': 2.. 2024. 12. 18.

[TIL] 내일배움캠프 AI 9기 - 14회 🐶 학습 범위학습반 과제 (파이썬)머신러닝 특강 🐶 공부 내용✨ 학습반 과제 - 파이썬 문제 40 (기본)✔️ 숙제 - 8# 피보나치 수열에서 14개만 출력fibonacci = [0, 1]for i in range(12): fibonacci.append(fibonacci[-2] + fibonacci[-1])print(fibonacci)✔️ 숙제 - 10# 1부터 100까지 3과 7의 배수만 출력answer = []for n in range(1, 101): if (n % 3 == 0) or (n % 7 == 0): answer.append(n)print(answer)✔️ 숙제 - 11# numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]# 홀수만 새로운 리.. 2024. 12. 17.

(프로그래머스) 중복된 숫자 개수 🐶 문제정수가 담긴 배열 array와 정수 n이 매개변수로 주어질 때, array에 n이 몇 개 있는 지를 return 하도록 solution 함수를 완성해보세요. ❗제한사항 1. 1 ≤ array의 길이 ≤ 100 2. 0 ≤ array의 원소 ≤ 1,000 3. 0 ≤ n ≤ 1,000 🐶 입출력 예입력 #1 ✔️ case1. - array: [1, 1, 2, 3, 4, 5], n: 1 ✔️ case2. - array: [0, 2, 3, 4], n: 0출력 #1 ✔️ case1 :: 2 ✔️ case2 :: 0 🐶 소스# Answer 1.def solution(array, n): answer = 0 for i in array: if i == n:.. 2024. 12. 17.

[TIL] 내일배움캠프 AI 9기 - 13회 🐶 학습 범위머신러닝 개인공부머신러닝 특강 🐶 공부 내용✨ 머신러닝🚩 개념 > 스케일(Scale)이 다르다? - 특성 간의 값의 범위가 다른 경우 ex) 길이는 10~40, 높이는 100~1000 - 이런 경우, 근접 데이터 파악 등에서 문제가 발생할 수 있음 - 정규화 (범위 값을 동일하게 맞춰주는 작업)이 필요함 > 데이터를 표현하는 기준이 다르면 알고리즘이 올바르게 예측할 수 없음 - 거리 기반인 경우 특히 그렇다 - 여기에는 k-최근접 이웃 모델도 포함 - 제대로 사용하기 위해서는 특성값을 일정한 기준으로 맞춰 주어야 함 - 이런 작업을 데이터 전처리(data preprocessing)라고 함 🚩 용어 ✨ 분산(Variance) - 데이터가 평균으로부터 .. 2024. 12. 16.

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