질문있습니다.

[이예린]

안녕하세요. 이 책을 통해 딥러닝에 대해 더 자세히 공부할 수 있게 되어 감사드립니다. 

공부를 하다 모르는 것이 생겨 질문을 드리려합니다. 

p.95에 distance,index = kn.kneighbors([[25,150]])를 하시는데 앞에 distance는 왜 들어가는 지 모르겠습니다. 

아래쪽 손코딩에는 또 plt.scatter(train_iniput[indexs,0] 만 쓰시던데 distance는 왜 쓰는건가요?

또 넘파이 배열과 파이썬 리스트의 차이를 정확하게 잘 모르겠습니다. 

shape() 메서드는 괄호안에 바꾸고자 하는 (행,열) 값을 쓰는건가요?

p.99쪽에 표준 점수를 구하는데 이 값을 구하는게 왜 평균을 빼고 표준편차를 나누어 주는 건지 모르겠습니다. 그리고 axis는 왜 0으로 하는지도 모르겠습니다. 

p.129에 1번 문제에서 k-최근접 이웃 회귀는 이웃 샘플의 값들 평균을 구해서 임의의 값을 예측하는 게 아닌가요? 1번은 이웃 분류같은데 왜 이게 정답인지 모르겠습니다. 

그리고 2번 문제에 knr.predict(x)가 잘 이해가지 않습니다. 

질문이 많긴 한데 답변해주시면 감사하겠습니다.

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

kn.kneighbors() 메서드가 이웃한 샘플의 거리와 샘플의 인덱스를 반환하기 때문에 

두 변수(distance, index)를 사용하여 메서드가 반환한 값을 받았습니다.

파이썬 리스트는 파이썬에 내장된 자료 구조이고 

넘파이 배열은 넘파이 패키지에서 제공하는 고급 자료 구조입니다.

구글에서 검색하시면 파이썬 리스트와 넘파이 배열에 대한 자료를 쉽게 찾으실 수 있을거에요.

shape() 메서드라 하시면 reshape 메서드를 말씀하시는 거겠죠?

2차원일 경우에는 바꾸려는 행, 열의 크기가 됩니다.

2차원 이상도 가능합니다.

reshape 메서드에 대해서는 넘파이 문서를 참고하세요.

https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

표준 점수의 정의가 평균을 빼고 표준편차를 나누는 것입니다.

위키피디아의 문서를 참고하세요.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%91%9C%EC%A4%80_%EC%A0%90%EC%88%98

axis=0으로 하는 이유는 99페이지 설명과 100페이지 그림을 참고하세요.

129페이지 1번 문제의 정답은 2번이 맞습니다. 에러타입니다. ㅠ.ㅠ

이외에도 많은 에러타가 있습니다. 블로그 에러타 페이지를 참고해 주세요.

https://tensorflow.blog/hg-mldl/

predict 메서드는 새로운 샘플에 대한 예측을 만드는 메서드입니다.

감사합니다!

2021년 2월 6일 (토) 오후 2:22, 이예린 <dofls...@yu.ac.kr>님이 작성:

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