参考: http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html

sklearn preprocessing data(数据预处理)的更多相关文章

  1. sklearn中的数据预处理和特征工程

    小伙伴们大家好~o( ̄▽ ̄)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是 ...

  2. 机器学习实战基础(八):sklearn中的数据预处理和特征工程(一)简介

    1 简介 数据挖掘的五大流程: 1. 获取数据 2. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测,纠正或删除损坏,不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有:数据类型不同,比如有的是文字,有的是数字 ...

  3. 机器学习实战基础(十二):sklearn中的数据预处理和特征工程(五) 数据预处理 Preprocessing & Impute 之 处理分类特征:处理连续性特征 二值化与分段

    处理连续性特征 二值化与分段 sklearn.preprocessing.Binarizer根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量.大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值 ...

  4. 机器学习实战基础(十):sklearn中的数据预处理和特征工程(三) 数据预处理 Preprocessing & Impute 之 缺失值

    缺失值 机器学习和数据挖掘中所使用的数据,永远不可能是完美的.很多特征,对于分析和建模来说意义非凡,但对于实际收集数据的人却不是如此,因此数据挖掘之中,常常会有重要的字段缺失值很多,但又不能舍弃字段的 ...

  5. 机器学习实战基础(九):sklearn中的数据预处理和特征工程(二) 数据预处理 Preprocessing & Impute 之 数据无量纲化

    1 数据无量纲化 在机器学习算法实践中,我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格,或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”.譬如梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回 ...

  6. 机器学习实战基础(十一):sklearn中的数据预处理和特征工程(四) 数据预处理 Preprocessing & Impute 之 处理分类特征:编码与哑变量

    处理分类特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的 ...

  7. sklearn中的数据预处理----good!! 标准化 归一化 在何时使用

    RESCALING attribute data to values to scale the range in [0, 1] or [−1, 1] is useful for the optimiz ...

  8. matlab、sklearn 中的数据预处理

    数据预处理(normalize.scale) 0. 使用 PCA 降维 matlab: [coeff, score] = pca(A); reducedDimension = coeff(:,1:5) ...

  9. sklearn.preprocessing.StandardScaler数据标准化

    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39175124/article/details/79463993 数据在前处理的时候,经常会涉及到数据标准化.将现有的数据通过某种 ...

随机推荐

  1. 【git】不检查特定文件的更改情况

    .gitignore只能忽略那些原来没有被track的文件,如果某些文件已经被纳入了版本管理中,则修改.gitignore是无效的.正确的做法是在每个clone下来的仓库中手动设置不要检查特定文件的更 ...

  2. Python、机器学习、计算机视觉、深度学习入门

    1.简明Python教程 2.Python计算机视觉编程 3.机器学习实践 4.吴恩达机器学习 5.李飞飞深度学习与计算机视觉

  3. java 比较String StringBuffer StringBuilder

    String 字符串常量StringBuffer 字符串变量(线程安全)StringBuilder 字符串变量(非线程安全) 简要的说, String 类型和 StringBuffer 类型的主要性能 ...

  4. POJ-1061 青蛙的约会 (扩展欧几里得)

    [题目描述] 两只青蛙在网上相识了,它们聊得很开心,于是觉得很有必要见一面.它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上,于是它们约定各自朝西跳,直到碰面为止.可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情,既没有 ...

  5. cs229_part7

    PCA 问题背景 回顾一下我们特征选择中的问题.如果特征非常多,而且有一些特征是重复的,那么我们可以想办法剔除掉一些无用的特征.那里我们提到一个计算互信息的方法.那么这里换一种降维方法. 比如说这样的 ...

  6. PAT Basic 1065

    1065 单身狗 “单身狗”是中文对于单身人士的一种爱称.本题请你从上万人的大型派对中找出落单的客人,以便给予特殊关爱. 输入格式: 输入第一行给出一个正整数 N(≤ 50 000),是已知夫妻/伴侣 ...

  7. SpringSecurity结合数据库表实现权限认证

    SpringSecurity结合数据表实现权限认证: 下面的案例是在SpringBoot框架实现的: 步骤一:准备数据库表 以下是五张表的脚本 ### 用户表 create table Sys_Use ...

  8. 原生js实现 table表格列宽拖拽

    查看效果 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="gbk"> <title& ...

  9. [android篇]声明权限

    要实施您自己的权限,必须先使用一个或多个 <permission> 元素在 AndroidManifest.xml 中声明它们. 实际上,在开发过程中,当我们使用了某些系统特性的功能,且此 ...

  10. 【java基础 10】hash算法冲突解决方法

    导读:今天看了java里面关于hashmap的相关源码(看了java6和java7),尤其是resize.transfer.put.get这几个方法,突然明白了,为什么我之前考数据结构死活考不过,就差 ...