sklearn 学习 第二篇：特征预处理
sklearn.preprocessing包提供了几个常用的转换函数，用于把原始特征向量转换为更适合估计器的表示。 转化器(Transformer)用于对数据的处理，例如标准化、降维以及特征选择等，提供的函数大致是： fit(x,y):该方法接受输入和标签，计算出数据变换的方式 ...
原文：第二篇：使用Spark对MovieLens的特征进行提取
前言 在对数据进行了初步探索后，想必读者对MovieLens数据集有了感性认识。而在数据挖掘 推荐引擎运行前，往往需要对数据预处理。预处理的重要性不言而喻，甚至比数据挖掘 推荐系统本身还重要。 然而完整的数据预处理工作会涉及到：缺失值，异常值，口径统一，去重，特征提取等等等等，可以单写一本书了，本文无法一一介绍。 本文仅就特征提取这一话题进行粗略讨论并展示。 类别特征提取 在很多场景下，数据集的很 ...
2017-05-20 16:39 0 4592 推荐指数：
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