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 ...

1.去除唯一属性 类似于身份证信息，编号这类的属性，对数据分析无实际意义作用，在数据预处理的过程中我们将其删除。 2.缺失值填补 （1）均值填补：使用属性的平均值进行填补。 （2）同类均值填补：将样本进行分类，然后将缺失值所在类的属性均值拿来进行填补。 （3）众数填补：属性值出现 ...

因为MNIST数据是28*28的黑底白字图像，而且输入时要将其拉直，也就是可以看成1*784的二维张量（张量的值在0~1之间），所以我们要对图片进行预处理操作，是图片能被网络识别。 以下是代码部分 ...

　　0.当前最火热的项目之一就是机器学习了，而机器学习中有一座大山，就是NLP（自然语言处理）自然语言处理处理的是非结构化的数据，而且是字符串 ，我们知道计算机擅长处理的是数字，最好是0 1，十六进制什么的，实在不行10进制也凑合用，所以，要进行NLP第一关就是数据预处理。在此我只讲解过 程 ...

数据预处理章节，整理于《数据挖掘·概念与技术》第三章，如有错误，请指正，谢谢~ 1、概述 　　数据清理可以去除数据中的噪声，纠正不一致。数据集成将数据由多个数据源合并成一个一致的数据进行存储，如数据仓库。数据规约可以通过如聚集，删除冗余特征或聚类降低数据的规模。数据变换（如规约化 ...

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .lab ...

下面是我看到的一些数据处理以及训练的方法，主要是python的。 best paactices Performing feature correlation analysis early in the project.在项目初期进行特征相关分析。 Using multiple plots ...

mnist的数据预处理 mnist包含了0,1,2,3,4，5,6,7,8,9十个手写字体的image，大小为28*28*1。 mnist数据集在现在的image classification起的影响越来越小的。因为其数据量小，类别少，分类简单，一直没法能够作为算法比较的有效 ...