原文:Deep learning:三十(關於數據預處理的相關技巧)

前言: 本文主要是介紹下在一個實際的機器學習系統中,該怎樣對數據進行預處理。個人感覺數據預處理部分在整個系統設計中的工作量占了至少 。首先數據的采集就非常的費時費力,因為這些數據需要考慮各種因素,然后有時還需對數據進行繁瑣的標注。當這些都有了后,就相當於我們有了元素的raw數據,然后就可以進行下面的數據預處理部分了。本文是參考的UFLDL網頁教程:Data Preprocessing,在該網頁的 ...

2013-04-20 21:05 1 18125 推薦指數:

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Deep learning:三十一(數據預處理練習)

  前言:   本節主要是來練習下在machine learning(不僅僅是deep learning)設計前的一些數據預處理步驟,關於數據預處理的一些基本要點在前面的博文Deep learning三十(關於數據預處理相關技巧)中已有所介紹,無非就是數據的歸一化和數據的白化,而數據 ...

Wed Apr 24 17:47:00 CST 2013 7 16537
數據預處理

數據預處理主要內容包括:數據清洗、數據集成、數據交換、數據規約 1.數據清洗 1.1缺失值處理 缺失值處理方法:刪除記錄、數據插補、不處理 常見插補方法: 插補方法 方法描述 均值/中位數/眾數插補 根據屬性值類型,用屬性值 ...

Thu Jan 18 08:01:00 CST 2018 0 1044
數據探索和預處理

1、數據類型 數據分析中主要有兩類變量: 分類變量:分類變量取值一個集合,每一個值表示變量的一個分類,分類變量可以分為順序變量和名稱變量 順序變量可以按照一定順序排列起來,如:評價體檢結果:不良<一般<良好 名稱變量不存在順序關系,如:性別男或者女 ...

Sun Mar 10 21:49:00 CST 2019 0 753
數據預處理

一.數據預處理概述   常遇到的數據存在噪聲、冗余、關聯性、不完整性等。 數據預處理常見處理方法: (1)數據清理:補充缺失值、消除噪聲數據、識別或刪除離群點(異常值)並解決不一致性。     目標:數據格式標准化、異常數據清除、重復數據清除、錯誤糾正 (2)數據集成:將多個數據數據 ...

Tue Jul 16 22:09:00 CST 2019 0 575
數據預處理技術

數據預處理技術數據清理:空缺值處理、格式標准化、異常數據清除、錯誤糾正、重復數據的清除數據集成:將多個數據源中的數據結合起來並統一存儲,建立數據倉庫的過程實際上就是數據集成。數據變換:平滑、聚集、規范化、最小 最大規范化等數據歸約:維歸(刪除不相關的屬性(維))、數據壓縮(PCA,LDA,SVD ...

Thu Oct 29 04:29:00 CST 2015 0 4877
weka數據預處理

Weka數據預處理(一) 對於數據挖掘而言,我們往往僅關注實質性的挖掘算法,如分類、聚類、關聯規則等,而忽視待挖掘數據的質量,但是高質量的數據才能產生高質量的挖掘結果,否則只有"Garbage in garbage out"了。保證待數據數據質量的重要一步就是數據預處理(Data ...

Fri Apr 04 07:09:00 CST 2014 0 8411
 
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