sklearn preprocessing data(数据预处理)
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
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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) ...
- 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
- 不同深度的图片转换cvConvertScale
不同深度图像的转换:要注意范围比如IPL_DEPTH_8U 转到 IPL_DEPTH_32U要用cvConvertScale(pImg8, pImg32, 1.0/255, 0); 要除255反过来I ...
- 一个线程中lock用法的经典实例
/* 该实例是一个线程中lock用法的经典实例,使得到的balance不会为负数 同时初始化十个线程,启动十个,但由于加锁,能够启动调用WithDraw方法的可能只能是其中几个 作者:http://h ...
- 【SaltStack】在Master上给Minion端安装zabbix
一.IP信息说明 [Master] IP: 192.168.236.100 [Minion] IP: 192.168.236.101 二.配置SaltStack 关于SaltStack Master和 ...
- document文档碎片
var arrText = ["1","2","3","4","5","6",& ...
- SQLSERVER 差异备份、全备份
--exec BackUPDatabase_LeeHG语句参数说明: -- 示例:exec BackUPDatabase_LeeHG '参数一','参数二','参数三','参数四','参数五',' 参 ...
- Get 了滤镜、动画、AR 特效,速来炫出你的短视频开发特技!
在滤镜美颜.搞怪特效.炫酷场景等各种新奇玩法驱动下,短视频开始让人上瘾. 12 月 3 日,七牛云联合八大短视频特效平台共同推出了中国短视频开发者创意大赛(China Short Video Cont ...
- 【Luogu】P1131时态同步(树形DP)
题目链接 甚矣吾衰也!这么简单的DP我都不会了 太恐怖了 树形DP,从子树里选出时间最长的来,剩下的调到这个最长时间即可. #include<cstdio> #include<cct ...
- Codeforces #765D
我在这道题上花了2个小时,仍没解出.理一下当时的思路,看看症结到底在哪里. 题意 用 $[n]$ 表示集合 $\{1,2,3,\dots, n\}$ . 3个函数 $f \colon [n] \to ...
- [luoguP2331] [SCOI2005]最大子矩阵(DP)
传送门 orz不会做... 一个好理解的做法(n^3*k): 分n=1和n=2两种情况考虑. n=1时,预处理出前缀和sum[]. 设f[i][j]为到达第i格,已经放了j个子矩阵的最大和, 那么每次 ...
- 【基础操作】FFT / DWT / NTT / FWT 详解
1. 2. 点值表示法 假设两个多项式相乘后得到的多项式 的次数(最高次项的幂数)为 $n$.(这个很好求,两个多项式的最高次项的幂数相加就得到了) 对于每个点,要用 $O(n)$ 的时间 把 $x$ ...