以下均学习自https://www.wangan.com/docs/1166 1 预处理器简介 预处理器允许用户和程序员相当容易地将模块化插件放入Snort中，从而拓展了Snort的功能。在调用检测引擎之前，但在对数据包进行解码之后，将运行预处理器程序代码。可以使用此机制带外方式修改或分析 ...

最近一个月都在做肺结节的检测，学到了不少东西，运行的项目主要是基于这篇论文，在github上可以查到项目代码。 我个人总结的肺结节检测可以分为三个阶段，数据预处理，网络搭建及训练，结果评估。 这篇博客主要分析一下项目预处理部分的代码实现。 预处理的全部代码都在prepare.py中 ...

采样就是按照某种规则从数据集中挑选样本数据，大致分为3类：随机采样、系统采样和分层采样。 随机采样：就是从数据集中随机的抽取特定数量的数据，分为有放回和无放回两种。 系统采样：一般是无放回抽样，又称等距采样，先将总体数据集按顺序分成n小份，再从每小份抽取第k个数据 ...

1.数据清理 缺失值的处理 删除变量：若变量的缺失率较高（大于80%），覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除。 定值填充：工程中常见用-9999进行替代 统计量填充：若缺失率较低（小于95%）且重要性较低，则根据数据分布的情况进行填充。对于数据符合均匀分布，用该变量的均值填补 ...

原文链接：最全面的数据预处理介绍 作者：可爱的算法 一、数据可能存在问题 在实际业务处理中，数据通常是脏数据。所谓的脏，指数据可能存在以下几种问题（主要问题）: 1. 数据缺失 （Incomplete） 是属性值为空的情况。如 Occupancy = “ ” 2. 数据噪声 ...

数据预处理 为什么要进行数据预处理？ 数据质量 数据质量包括准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和可解释性 数据质量的三个要素：准确性、完整性、一致性。 不正确、不完整和不一致的数据是现实世界的大型数据库和数据仓库的共同特点 数据预处理的主要任务 数据清理 ...

（一）数值特征 数值特征（numerical feature），可以是连续的（continuous），也可以是离散的（discrete），一般表示为一个实数值。 例：年龄、价格、身高、体重、测量数据。 不同算法对于数值特征的处理要求不同。下文中的一些数据处理方法，因为是针对某一特征列的单调 ...

1.概述 数据挖掘是从大量的，不完全的，有噪声的，模糊的，随即的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但有潜在的有用信息和知识的过程。数据挖掘过程一般包括数据采集，数据预处理，数据挖掘以及知识评价和呈现。在一个完整的数据挖掘过程中，数据预处理要花费60%左右的时间，而后的挖掘工作 ...