python大战机器学习——数据预处理
数据预处理的常用流程： 1）去除唯一属性 2）处理缺失值 3）属性编码 4）数据标准化、正则化 5）特征选择 6）主成分分析 1、去除唯一属性 如id属性，是唯一属性，直接去除就好 2、处理缺失值 (1)直接使用含有缺失值 ...
原文：python进行机器学习（一）之数据预处理
fromsklearnimportpreprocessing normalize the data attributes normalized X preprocessing.normalize X standardize the data attributes standardized X preprocessing.scale X ...
2017-04-25 13:40 3 27102 推荐指数：
相关推荐
机器学习之数据预处理
归一化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler X_scaler = StandardScaler() y_scaler = StandardScaler() X_train = X_scaler.fit_transform ...
机器学习——数据预处理
数据预处理 数据预处理的过程： 输入数据 -> 模型 -> 输出数据 如下图所示为数据样本矩阵，则一行一样本，一列一特征。机器学习中有一个数据预处理的库，是一个解决机器学习问题的科学计算工具包 sklearn.preprocessing。 年龄 学历 ...
机器学习的数据预处理
机器学习的数据预处理 数据预处理是在机器学习算法开始训练之前对原始数据进行筛选，填充，去抖，类别处理，降维等操作；有的方法可以防止由于数据的原因导致的算法无法工作，有的方法可以加速机器学习算法的训练，提高算法的精度。 1.缺失数据的处理 1.1查看数据确缺失情况 举个例子说明如何查看数据 ...
机器学习之数据预处理
在sklearn之数据分析中总结了数据分析常用方法，接下来对数据预处理进行总结 当我们拿到数据集后一般需要进行以下步骤： (1)明确有数据集有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的 (2)检查有没有缺失值，对缺失的特征选择恰当的方式进行弥补，使数据完整 (3)对连续的数值型特征进行 ...
机器学习之数据预处理，Pandas读取excel数据
。 而说到数据预处理，pandas就体现除了它的强大之处，并且它还支持可读写多种文档格式，其中就包括对e ...
机器学习 | 特征工程（一）- 数据预处理
本文将以iris数据集为例，梳理数据挖掘和机器学习过程中数据预处理的流程。在前期阶段，已完成了数据采集、数据格式化、数据清洗和采样等阶段。通过特征提取，能得到未经处理的特征，但特征可能会有如下问题： - 不属于同一量纲 通常采用无量纲化进行处理； - 信息冗余 ...
特征提取（机器学习数据预处理）
特征提取（机器学习数据预处理） 特征提取与特征选择都是数据降维的技术，不过二者有着本质上的区别；特征选择能够保持数据的原始特征，最终得到的降维数据其实是原数据集的一个子集；而特征提取会通过数据转换或数据映射得到一个新的特征空间，尽管新的特征空间是在原特征基础上得来的，但是凭借人眼观察可能看 ...