原文:学机器学习,不会数据处理怎么行?—— 一、NumPy详解

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的数组作为构建基础。Numpy内部解除了Python的PIL 全局解释器锁 ,运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库 ...

2018-11-05 19:33 0 860 推荐指数:

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机器学习,不会数据处理怎么?—— 二、Pandas详解

在上篇文章机器学习,不会数据处理怎么?—— 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 ...

Thu Nov 08 19:04:00 CST 2018 0 756
python 机器学习中的数据处理学习记录

机器学习中,选择合适的算法固然重要,但是数据处理也同样重要。通过对数据处理,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的平均值来替代 ...

Thu Dec 21 22:00:00 CST 2017 0 1010
机器学习sklearn(十一): 数据处理(六)非线性转换

有两种类型的转换是可用的:分位数转换和幂函数转换。分位数和幂变换都基于特征的单调变换,从而保持了每个特征值的秩。 通过执行秩变换,分位数变换平滑了异常分布,并且比缩放方法受异常值的影响更小。但是它的确使特征间及特征内的关联和距离失真了。 幂变换则是一组参数变换,其目的是将数据 ...

Sun Jun 20 01:14:00 CST 2021 0 297
机器学习数据处理

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 ...

Fri Jun 21 00:23:00 CST 2019 0 3542
 
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