请原谅没有一次写完,本文是自己学习过程中的记录,完善pandas的学习知识,对于现有网上资料的缺少和利用python进行数据分析这本书部分知识的过时,只好以记录的形势来写这篇文章.最如果后续工作定下来有时间一定完善pandas库的学习,请见谅! by LQJ ...
在机器学习中,选择合适的算法固然重要,但是数据的处理也同样重要。通过对数据的处理,能提高计算效率,提高预测识别精确度等等 以下记录下一些数据处理的方法 一 处理缺失值 对于数据集中有缺失值的,粗暴的方法是直接删除该行或者该列的数据,但是这样不可取。可以通过计算每一列或者每一行的平均值来替代该值。 strategy除了mean还有其他的选项 二 处理分类数据,如果数据中有字符串,可以将字符串和数值做 ...
2017-12-21 14:00 0 1010 推荐指数:
请原谅没有一次写完,本文是自己学习过程中的记录,完善pandas的学习知识,对于现有网上资料的缺少和利用python进行数据分析这本书部分知识的过时,只好以记录的形势来写这篇文章.最如果后续工作定下来有时间一定完善pandas库的学习,请见谅! by LQJ ...
来源 https://www.cnblogs.com/B-Hanan/articles/12774433.html 1 单变量缺失 help(SimpleImpute ...
最近学习强化学习和机器学习,意识到数据分析的重要性,就开始补Python的几个科学计算库,并总结到博客中。本篇博客中用到的代码在这里下载。 什么是Numpy? NumPy是Python数值计算最重要的基础包,支持高级大量的维度数组与矩阵运算,大多数提供科学计算的包都是使用Numpy的数组 ...
在上篇文章学机器学习,不会数据处理怎么行?—— 一、NumPy详解中,介绍了NumPy的一些基本内容,以及使用方法,在这篇文章中,将接着介绍另一模块——Pandas。(本文所用代码在这里) Pandas数据结构介绍 大家应该都听过表结构,但是,如果让你自己来实现这么一个结构,并且能对其进行数据处理 ...
来源:https://www.cntofu.com/book/170/docs/59.md 1 将特征缩放至特定范围内 一种标准化是将特征缩放到给定的最小值和最大值之间,通常在零和一之间,或者也可 ...
三维计算视觉研究内容包括: 1)三维匹配:两帧或者多帧点云数据之间的匹配,因为激光扫描光束受物体遮挡的原因,不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法,常用的算法有最近 ...
三维计算视觉研究内容包括: (1)三维匹配:两帧或者多帧点云数据之间的匹配,因为激光扫描光束受物体遮挡的原因,不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法,常用的算法 ...
train_test_split In scikit-learn a random split into training and test sets can be quickly computed ...