【原】关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化
一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。 实现时，有两种不同的方式： 使用 ...
原文：【原】关于使用Sklearn进行数据预处理 —— 缺失值（Missing Value）处理
关于缺失值 missing value 的处理 在sklearn的preprocessing包中包含了对数据集中缺失值的处理，主要是应用Imputer类进行处理。 首先需要说明的是，numpy的数组中可以使用np.nan np.NaN Not A Number 来代替缺失值，对于数组中是否存在nan可以使用np.isnan 来判定。 使用type np.nan 或者type np.NaN 可以发现 ...
2014-12-09 14:12 1 27900 推荐指数：
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