
#lab 6-1
from collections import Counter

L = [1,1,7,7,7,4,4,4,2,1,5,5,9,11,3,'a','x',9,8,'b','b','z','b']
counts = Counter(L)

for key in counts.keys():
 #(==)------------------
 #for key in counts : 해도 키만 꺼내는 것이 됨 
    if counts[key] >= 3:
        print(key)




#lab 6-2
import math
y = math.exp(math.pi) + 10
print(y)




#lab 6-3
from itertools import product

first = ['A','E','I','O','U']
second = ['A','B','C','D','E','a','b','c','d','e']
third = [2,3]
forth = [1,3,5]

combinations = list(product(first,second,third,forth))
len(combinations)



#lab 6-4
def superviesd_learning():
    return '지도학습은 정답을 아는 학습 데이터로부터 하나의 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'

def unsuperviesed_learning():
    return '비지도학습은 정답을 모르는 데이터로부터 숨겨진 관계를 설명하는 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'


0a0a77ce910f5b9135debfbf14a6d602cf19b7e7
<mask token>


def superviesd_learning():
    return '지도학습은 정답을 아는 학습 데이터로부터 하나의 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'


def unsuperviesed_learning():
    return '비지도학습은 정답을 모르는 데이터로부터 숨겨진 관계를 설명하는 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'

<mask token>
for key in counts.keys():
    if counts[key] >= 3:
        print(key)
<mask token>
print(y)
<mask token>
len(combinations)


def superviesd_learning():
    return '지도학습은 정답을 아는 학습 데이터로부터 하나의 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'


def unsuperviesed_learning():
    return '비지도학습은 정답을 모르는 데이터로부터 숨겨진 관계를 설명하는 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'

<mask token>
L = [1, 1, 7, 7, 7, 4, 4, 4, 2, 1, 5, 5, 9, 11, 3, 'a', 'x', 9, 8, 'b', 'b',
    'z', 'b']
counts = Counter(L)
for key in counts.keys():
    if counts[key] >= 3:
        print(key)
<mask token>
y = math.exp(math.pi) + 10
print(y)
<mask token>
first = ['A', 'E', 'I', 'O', 'U']
second = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e']
third = [2, 3]
forth = [1, 3, 5]
combinations = list(product(first, second, third, forth))
len(combinations)


def superviesd_learning():
    return '지도학습은 정답을 아는 학습 데이터로부터 하나의 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'


def unsuperviesed_learning():
    return '비지도학습은 정답을 모르는 데이터로부터 숨겨진 관계를 설명하는 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'

from collections import Counter
L = [1, 1, 7, 7, 7, 4, 4, 4, 2, 1, 5, 5, 9, 11, 3, 'a', 'x', 9, 8, 'b', 'b',
    'z', 'b']
counts = Counter(L)
for key in counts.keys():
    if counts[key] >= 3:
        print(key)
import math
y = math.exp(math.pi) + 10
print(y)
from itertools import product
first = ['A', 'E', 'I', 'O', 'U']
second = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e']
third = [2, 3]
forth = [1, 3, 5]
combinations = list(product(first, second, third, forth))
len(combinations)


def superviesd_learning():
    return '지도학습은 정답을 아는 학습 데이터로부터 하나의 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'


def unsuperviesed_learning():
    return '비지도학습은 정답을 모르는 데이터로부터 숨겨진 관계를 설명하는 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'


#lab 6-1
from collections import Counter

L = [1,1,7,7,7,4,4,4,2,1,5,5,9,11,3,'a','x',9,8,'b','b','z','b']
counts = Counter(L)

for key in counts.keys():
 #(==)------------------
 #for key in counts : 해도 키만 꺼내는 것이 됨 
    if counts[key] >= 3:
        print(key)




#lab 6-2
import math
y = math.exp(math.pi) + 10
print(y)




#lab 6-3
from itertools import product

first = ['A','E','I','O','U']
second = ['A','B','C','D','E','a','b','c','d','e']
third = [2,3]
forth = [1,3,5]

combinations = list(product(first,second,third,forth))
len(combinations)



#lab 6-4
def superviesd_learning():
    return '지도학습은 정답을 아는 학습 데이터로부터 하나의 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'

def unsuperviesed_learning():
    return '비지도학습은 정답을 모르는 데이터로부터 숨겨진 관계를 설명하는 함수를 추론하는 기계학습의 한 방법'

