第四十九篇入门机器学习——数据归一化（Feature Scaling）

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第四十九篇入门机器学习——数据归一化（Feature Scaling）

No.1. 数据归一化的目的数据归一化的目的,就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上,这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用. No.2. 数据归一化的方法数据归一化的方法主要有两种:最值归一化和均值方差归一化. 最值归一化的计算公式如下: 最值归一化的特点是,可以将所有数据都映射到0-1之间,它适用于数据分布有明显边界的情况,容易受到异常值(outlier)的影响,异常值会造成数据的整体偏斜. 均值方差归一化的计算公式如下: 均值方差归一化的特点是,可以将数据归…

第四十六篇入门机器学习——kNN - k近邻算法（k-Nearest Neighbors）

No.1. k-近邻算法的特点 No.2. 准备工作,导入类库,准备测试数据 No.3. 构建训练集 No.4. 简单查看一下训练数据集大概是什么样子,借助散点图 No.5. kNN算法的目的是,假如有新的数据加入,需要判断这个新的数据属于数据集中的哪一类我们添加一个新的数据,重新绘制散点图 No.6. kNN的实现过程——计算x到训练数据集中每个点的距离 No.7. kNN的实现过程——使用argsort来获取距离x由近到远的点的索引组成的向量,进行保存 No.8. kNN的实现过程——指定…

第四十二篇入门机器学习——Numpy的基本操作——索引相关

No.1. 使用np.argmin和np.argmax来获取向量元素中最小值和最大值的索引 No.2. 使用np.random.shuffle将向量中的元素顺序打乱,操作后,原向量发生改变:使用np.sort将乱序的向量进行排序,并将顺序的向量进行返回,原向量不发生改变如果要将原来的乱序向量转化成顺序向量,需要使用x.sort,效果如下: No.3. 对矩阵中的元素进行排序 No.4. 使用np.argsort返回从小到大每个元素的索引值组成的向量 No.5. 使用np.partition返回…

第三十九篇入门机器学习——Numpy.array的基础操作——合并与分割向量和矩阵

No.1. 初始化状态 No.2. 合并多个向量为一个向量 No.3. 合并多个矩阵为一个矩阵 No.4. 借助vstack和hstack实现矩阵与向量的快速合并.或多个矩阵快速合并 No.5. 分割向量 No.6. 分割矩阵 No.7. 使用vsplit和hsplit对矩阵进行快速垂直分割及水平分割 No.8. 分割的应用:从矩阵中抽出最后一列,然后将其转化成向量…

数据归一化Feature Scaling

数据归一化Feature Scaling 当我们有如上样本时,若采用常规算欧拉距离的方法sqrt((5-1)2+(200-100)2), 样本间的距离被‘发现时间’所主导.尽管5是1的5倍,200只是100的2倍.这是由于量纲不同,导致数据不在同一个度量级上. 因此我们需要进行一些数据归一化的处理,将所有的数据映射到同一尺度. 最值归一化:把所有数据映射到0-1之间. 适用于分布有明显边界的情况,缺点是受outlier影响较大.如收入的分布,大多数人是一万,而少部分人月收入是100万. 解决方法…

Jmeter(四十九) - 从入门到精通高级篇 - jmeter使用监视器结果监控tomcat性能（详解教程）

1.简介上一篇宏哥讲解了利用jmeter的插件来监控服务器资源,这一篇讲解分享如何使用jmeter的监视器结果监控tomcat性能. 2.准备工作文章标题中提到jmeter和tomcat,那么只需要准备它们两即可. 2.1tomcat配置用户名密码及监控权限 1.在使用tomcat时,若要使用管理监控功能,需要用用户名密码登录使用,而tomcat7默认是将用户是注释的,所以需要配置后使用,配置文件为根目录下的/conf/tomcat-users.xml文件. 2.看一下官方说明,如下图所示:…

第三十八篇入门机器学习——Numpy.array的基本操作——查看向量或矩阵

No.1. 初始化状态 No.2. 通过ndim来查看数组维数,向量是一维数组,矩阵是二维数组 No.3. 通过shape来查看向量中元素的个数或矩阵中的行列数 No.4. 通过size来查看数组中的总的元素的个数,不管数组是几维数组 No.5. 简单数据访问 No.6. 切片访问 No.7. 修改子矩阵中的元素,原矩阵会同时发生改变:修改原矩阵中的元素,子矩阵也会同时发生改变 No.8. 创建与原矩阵不关联的子矩阵 No.9. 通过reshape来将一个向量转化成矩阵并返回,原向量不发生改变:…