import seaborn as sb # 데이터로드 mpgData = sb.load_dataset('mpg') mpgData = mpgData.dropna() indVarNames = ['cylinders','displacement','horsepower','weight','acceleration','model_year'] x_total = mpgData[indVarNames] depVarName = 'mpg' y_total = mpgData[depVarName] from sklearn.model_selection import train_test_split x_total_np = x_total.to_numpy() y_total_np = y_total.to_numpy() x_train, x_test, y_..

ChatGPT를 학생들 교육에 활용하는 방법은 다양합니다. 일반적으로 ChatGPT는 자연어 처리 기술을 사용하여 자연어 질문에 대한 답변을 생성할 수 있습니다. 따라서, 다음과 같은 방식으로 활용할 수 있습니다: 학생들의 질문에 대한 답변 제공: 학생들은 수업 도중에 궁금한 점이나 이해가 안 되는 부분을 ChatGPT에게 질문하고, ChatGPT는 이에 대한 답변을 제공합니다. 이를 통해 학생들은 실시간으로 자신의 의문을 해결할 수 있습니다. 학습 자료 제공: ChatGPT는 다양한 주제에 대한 정보를 가지고 있으므로, 학생들이 학습하는데 필요한 자료를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 학생들이 수학 문제를 푸는데 어려움을 겪는다면, ChatGPT는 수학 문제 해결에 필요한 지식을 제공할 수 있습니다...

# -*- coding: utf-8 -*- """혼공머신러닝_ch1.ipynb Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1yyi3uGfURyYiKYLsQsXAJUsR9X-n9rML """ # 데이터의 특성 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 3..