有時在處理連續型數據時，為了方便分析，需要將其進行離散化或者是拆分成“面元(bin)”，即將數據放置於一個小區間中。 　　在Pandas中,cut()--->數據離散化 　　　　　　　 qcut()-->面元划分 一、cut()：等距離散化，設置的bins的每個區間的間隔相等 ...

連續屬性離散化的目的是為了簡化數據結構，數據離散化技術可以用來減少給定連續屬性值的個數。離散化方法經常作為數據挖掘的工具。 連續屬性的離散化就是將連續屬性的值域上，將值域划分為若干個離散的區間，最后用不同的符號或整數 值代表落在每個子區間中的屬性值。 離散化有很多種方法，這使用一種 ...

在機械學習中，我們經常會對數據進行分箱處理的操作， 也就是 把一段連續的值切分成若干段，每一段的值看成一個分類。這個把連續值轉換成離散值的過程，我們叫做分箱處理。 比如，把年齡按15歲划分成一組，0-15歲叫做少年，16-30歲叫做青年，31-45歲叫做壯年。在這個過程中，我們把連續 ...

百度百科 definition 對於一些數量較少但是數值較大或出現負數但難以處理的數據，如果只需要考慮他們的大小關系，可以給他們重新賦值。一般的，對於\(n\)個數據，可以將他們重新賦值為\([1,n]\)之間的數字。這種方法叫做離散化。 Solution 先介紹三個\(STL ...

在數據分析中，通常需要把連續的數據離散化或拆分成多個區間（bin），這就需要用到cut()或qcut()函數。 一，cut函數 把值切分成離散的區間，有三種切分方式，第一種方式是制定區間的數量，把連續值平均切分；第二種方式是以標量值序列指定各個區間的邊界值；第三種方式是以 ...

　　本來應該是很簡單的東西，但是之前學長講的時候也沒怎么聽，然后現在遇到需要離散化的題目就有點茫然了。看了下網上大佬們的博客，基本理解了，做個記錄。 　　以下內容部分思路來自： 　　https://blog.csdn.net/xiangaccepted/article/details ...

在實際分析中，經常遇到連續值需要離散化，或者離散值需要啞元化的問題，下面將分別舉例說明。 1、連續指標離散化 可以根據自己的需求划分不同的區間，然后使用pandas中cut()、qcut()函數來完成連續變量離散化操作 ...

1 標准化 & 歸一化 　導包和數據 1.1 標准化 （Z-Score） 　x'=(x-mean)/std 原轉換的數據為x，新數據為x′，mean和std為x所在列的均值和標准差 　標准化之后的數據是以0為均值，方差為1的正態分布 ...