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,能实现吗 我相信,大部分人都能做出来,但是不一定能做的很好。而Python中的一个模块pandas给我们提供了 ...
2018-11-08 11:04 0 756 推荐指数:
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 ...
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 ...
。 而说到数据预处理,pandas就体现除了它的强大之处,并且它还支持可读写多种文档格式,其中就包括对e ...
1. 合并 可以将其理解为SQL中的JOIN操作,使用一个或多个键把多行数据结合在一起。 1.1. 简单合并 参数on表示合并依据的列,参数how表示用什么方式操作(默认是内连接)。 1.2. 根据索引合并 2. 拼接 2.1. NumPy的concatenate()函数 ...
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 ...