sklearn 學習 第二篇：特征預處理
sklearn.preprocessing包提供了幾個常用的轉換函數，用於把原始特征向量轉換為更適合估計器的表示。 轉化器(Transformer)用於對數據的處理，例如標准化、降維以及特征選擇等，提供的函數大致是： fit(x,y):該方法接受輸入和標簽，計算出數據變換的方式 ...
原文：第二篇：使用Spark對MovieLens的特征進行提取
前言 在對數據進行了初步探索后，想必讀者對MovieLens數據集有了感性認識。而在數據挖掘 推薦引擎運行前，往往需要對數據預處理。預處理的重要性不言而喻，甚至比數據挖掘 推薦系統本身還重要。 然而完整的數據預處理工作會涉及到：缺失值，異常值，口徑統一，去重，特征提取等等等等，可以單寫一本書了，本文無法一一介紹。 本文僅就特征提取這一話題進行粗略討論並展示。 類別特征提取 在很多場景下，數據集的很 ...
2017-05-20 16:39 0 4592 推薦指數：
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