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 ...
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:
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.cnblogs.com/B-Hanan/articles/12774433.html 1 单变量缺失 help(SimpleImpute ...
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 ...
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 ...
train_test_split In scikit-learn a random split into training and test sets can be quickly computed ...
[源码解析] 机器学习参数服务器Paracel (3)------数据处理 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器Paracel (3)------数据处理 0x00 摘要 0x01 切分需要 1.1 切分的好处 ...
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 ...
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 ...