python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseI

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简介 在数据挖掘的过程中,我们可能会经常遇到一些偏离于预测趋势之外的数据,通常我们称之为异常值. 通常将这样的一些数据的出现归为误差.有很多情况会出现误差,具体的情况需要就对待: 传感器故障 -> 忽略 数据输入错误 -> 忽略 反常事件 -> 重视 异常值检测/删除算法 1.训练数据 2.异常值检测,找出训练集中访问最多的点,去除这些点(一般约10%的异常数据) 3.再训练 需要多次重复2.3步骤 例:对数据第一次使用回归后的拟合 误差点的出现使拟合线相对偏离,将误差点去除后进行一次回

需求分析: 判断excel2表中的某个唯一字段是否满足条件,如果满足条件,就在excel1中进行查询,若存在excel中,就将该数据进行剔除. python脚本的实现: from __future__ import division import pandas as pd #指定文件的路径 imputfile= 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\excel1.xlsx' #原始表excel1 imputfile1= 'C:\\Users\\Administr

 机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 微信扫二维码,免费学习更多python资源 数据预处理的好坏,很大程度上决定了模型分析结果的好坏.(Garbage In Garbage Out!) 其中,异常值(outliers)检测是整个数据预处理过程中,十分重要的一环.方法也是多种多样

学习时间:2019/10/25 周五晚上22点半开始. 学习目标:Page188-Page217,共30页,目标6天学完,每天5页,预期1029学完. 实际反馈:集中学习1.5小时,学习6页:集中学习1.7小时(100分钟),学习5页: 实际20191103学完,因本周工作耽误未进行学习,耗时5天,10小时,平均每页20分钟. 数据准备工作:加载.清理.转换以及重塑,通常会占用分析师80%的时间或更多!!!学会高效的数据清洗和准备,将绝对提升生产力!本章将讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和

Python3:Requests模块的异常值处理 用Python的requests模块进行爬虫时,一个简单高效的模块就是requests模块,利用get()或者post()函数,发送请求. 但是在真正的实际使用过程中,我们可能会遇到网络的各种变化,可能会导致请求过程发生各种未知的错误导致程序中断,这就使我们的程序不能很好的去处理错误.所以为了使我们的程序在请求时遇到错误,可以捕获这种错误,就要用到try…except方法,以及了解requests可能发生的各种错误. 以下是request.exc

1. R初窥 从CRAN(The Comprehensive R Archive Network)cran.r-project.org—mirrors.html中选择一个镜像,然后下载合适的安装包(R支持Linux.Mac OS X和Windows). 在R的控制台输入如下命令: > install.packages('quantmod') # 安装quantmod包 > require(quantmod) #引用quantmod包 > getSymbols("GOOG&quo

本文对应代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构.坐标参考系.文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习,其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图,可以对与多边形关联的数值属性进行分层,并分别映射不同的填充颜色,但只是开了个头举了个简单的例子,实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法. 作为基于geopandas的空间数据

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数.所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念.(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵. 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形.数组可以是多维的.例如:一个三维数组可以包含行.列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度 1.创建矩阵 矩阵的行和列的下标都是从1开始,如:矩阵a左上角的元素记作a[1,1].矩阵在R中是按列存储的,也就是说先存储第一列,再存储第二列,以此类推. > y

R语言 R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. 特点介绍 •主要用于统计分析.绘图.数据挖掘 •R内置多种统计学及数字分析功能.R的功能也可以通过安装包(Packages,用户撰写的功能)增强. •因为S的血缘,R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象(面向对象程序设计)功能 官网:http://cran.r-project.org/ 其他介绍 •R的另一强项是绘图功能,制图具有印刷的素质

一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更高.比较常用的Region Proposal方法有:SelectiveSearch(SS,选择

在介绍Faster R-CNN之前,先来介绍一些前验知识,为Faster R-CNN做铺垫. 一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数.所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念.(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵. 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形.数组可以是多维的.例如:一个三维数组可以包含行.列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度 1.创建矩阵 矩阵的行和列的下标都是从1开始,如:矩阵a左上角的元素记作a[1,1].矩阵在R中是按列存储的,也就是说先存储第一列,再存储第二列,以此类推. > y

大家都知道在Unix/Linux中有个man命令,可以查询常用的命令,函数.可是对于我们这样只知道用"man 函数名"来查询的人来说,会遇到很多问题,比如: man read,我想看的是ANSI C中stdio的read函数原型和说明,没想到出来的确是BASH命令的说明,这是怎么回事呢? 原来read本身是man命令的一个参数,这样输入man就会以为你要使用read的功能,而不是查看read函数,那么要怎样查看read函数呢? 答案是使用: man read 或者是man read 中

目录 1. 数据探索的步骤和准备 2. 缺失值处理 为什么需要处理缺失值 Why data has missing values? 缺失值处理的技术 3. 异常值检测和处理 What is an outlier? What are the types of outliers? What are the causes of outliers? What is the impact of outliers on dataset? How to detect outlier? How to remov

一.概括 Fast R-cnn的主要亮点有:Fast R-CNN将借助多任务损失函数,将物体识别和位置修正合成到一个网络中,不再对网络进行分步训练,不需要大量内存来存储训练过程中特征的数据:用RoI层代替SPP层,可以使用BP算法更高效的训练更新整个网络.现在,这些方法已经很少使用了,但是经典的网络中涉及到的框架结构搭建,训练与优化等技巧还是值得我们去学习. Fast R-CNN框架与R-CNN有两处不同: ① 最后一个卷积层后加了一个ROI pooling layer: ② 损失函数使用了mu

本文作者是计算机视觉life公众号成员蔡量力,由于格式问题部分内容显示可能有问题,更好的阅读体验,请查看原文链接:代码解读 | VINS 视觉前端 vins前端概述 在搞清楚VINS前端之前,首先要搞清楚什么是SLAM前端? SLAM的前端.后端系统本身没有特别明确的划分,但是在实际研究中根据处理的先后顺序一般认为特征点提取和跟踪为前端部分,然后利用前端获取的数据进行优化.回环检测等操作,从而将优化.回环检测等作为后端. 而在VINS_MONO中将视觉跟踪模块(feature_trackers)

当预测值与目标值相差很大时,L2 Loss的梯度为(x-t),容易产生梯度爆炸,L1 Loss的梯度为常数,通过使用Smooth L1 Loss,在预测值与目标值相差较大时,由L2 Loss转为L1 Loss可以防止梯度爆炸. L2 loss的导数(梯度)中包含预测值与目标值的差值,当预测值和目标值相差很大,L2就会梯度爆炸.说明L2对异常点更敏感.L1 对噪声更加鲁棒. 当差值太大时, loss在|x|>1的部分采用了 l1 loss,避免梯度爆炸.原先L2梯度里的x−t被替换成了±1, 这样

步骤:1.build_head()函数: 构建CNN基层网络图像被缩放16倍2.build_rpn()函数: 在feature map上生成box的坐标和判断是否有物体 generate_anchors:生成9个坐标框(思想:先定义一个基准框(0,0,16,16),因为经过多层卷积池化之后,feature map上一点的感受野对应到原始图像就会是一个区域,这里设置的是16,也就是feature map上一点对应到原图的大小为16x16的区域根据基准框生成一个中心坐标长宽为( (16,16,7.5

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