前言: 本节主要是来练习下在machine learning(不仅仅是deep learning)设计前的一些数据预处理步骤,关于数据预处理的一些基本要点在前面的博文Deep learning:三十(关于数据预处理的相关技巧)中已有所介绍,无非就是数据的归一化和数据的白化,而数据 ...
前言: 本文主要是介绍下在一个实际的机器学习系统中,该怎样对数据进行预处理。个人感觉数据预处理部分在整个系统设计中的工作量占了至少 。首先数据的采集就非常的费时费力,因为这些数据需要考虑各种因素,然后有时还需对数据进行繁琐的标注。当这些都有了后,就相当于我们有了元素的raw数据,然后就可以进行下面的数据预处理部分了。本文是参考的UFLDL网页教程:Data Preprocessing,在该网页的 ...
2013-04-20 21:05 1 18125 推荐指数:
前言: 本节主要是来练习下在machine learning(不仅仅是deep learning)设计前的一些数据预处理步骤,关于数据预处理的一些基本要点在前面的博文Deep learning:三十(关于数据预处理的相关技巧)中已有所介绍,无非就是数据的归一化和数据的白化,而数据 ...
理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要 ...
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数据预处理主要内容包括:数据清洗、数据集成、数据交换、数据规约 1.数据清洗 1.1缺失值处理 缺失值处理方法:删除记录、数据插补、不处理 常见插补方法: 插补方法 方法描述 均值/中位数/众数插补 根据属性值类型,用属性值 ...
1、数据类型 数据分析中主要有两类变量: 分类变量:分类变量取值一个集合,每一个值表示变量的一个分类,分类变量可以分为顺序变量和名称变量 顺序变量可以按照一定顺序排列起来,如:评价体检结果:不良<一般<良好 名称变量不存在顺序关系,如:性别男或者女 ...
一.数据预处理概述 常遇到的数据存在噪声、冗余、关联性、不完整性等。 数据预处理常见处理方法: (1)数据清理:补充缺失值、消除噪声数据、识别或删除离群点(异常值)并解决不一致性。 目标:数据格式标准化、异常数据清除、重复数据清除、错误纠正 (2)数据集成:将多个数据数据 ...
数据预处理技术数据清理:空缺值处理、格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除数据集成:将多个数据源中的数据结合起来并统一存储,建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。数据变换:平滑、聚集、规范化、最小 最大规范化等数据归约:维归(删除不相关的属性(维))、数据压缩(PCA,LDA,SVD ...
Weka数据预处理(一) 对于数据挖掘而言,我们往往仅关注实质性的挖掘算法,如分类、聚类、关联规则等,而忽视待挖掘数据的质量,但是高质量的数据才能产生高质量的挖掘结果,否则只有"Garbage in garbage out"了。保证待数据数据质量的重要一步就是数据预处理(Data ...