Zabbix 3.4版本更新了許多新功能，其中一個監控項功能Preprocessing，根據官方說明文檔，在監控項收集的數據存儲到數據庫前，預先對數據進行處理，使用效果超過預期。這個功能存放位置在創建item后多了一個Preprocessing選項卡，截圖如下 簡單解析下 ...

概述 　　預處理允許為接收到的item值定義轉換規則。 在保存到數據庫之前，可以進行一次或多次轉換。 　　轉換按照定義的順序執行。 預處理由 Zabbix server或proxy完成（如果item由proxy監控）。 請注意，轉換為所需值類型（在item配置中定義）是在預處理 ...

一.畫圖查看缺失值分布情況 方法1 方法2 缺失值高亮 二. 缺失值處理方式 依據業務邏輯和缺失值占比，目標保證對預測結果影響越小越好 1. 占比較多：如80%以上，刪除缺失值所在列（如果對字段有特殊需求，那就刪除樣本，前提是樣本足夠 ...

圖像預處理（二值化） 本文的實驗室主要通過opencv與python3實現，相關的代碼可以在GitHub中找到。 1. 圖像獲取與灰度化 通過攝像頭獲取到的圖像為彩色的圖像。彩色圖像主要分為兩種類型，RGB及CMYK。其中RGB的彩色圖像是由三種不同顏色成分組合而成，一個為紅色，一個為綠色 ...

在真實的世界中，缺失數據是經常出現的，並可能對分析的結果造成影響。我們需要了解數據缺失的原因和數據缺失的類型，並從數據中識別缺失值，探索數據缺失的模式，進而處理缺失的數據。本文概述處理數據缺失的方法。 一，數據缺失的原因 首先我們應該知道：數據為什么缺失？數據的缺失是我們無法避免的，可能的原因 ...

1.處理缺失值方法 在pandas中，將缺失值稱為NA，意思是not available（不可用） pandas在處理缺失值時，我們先了解相關函數介紹。 NA處理方法： 函數名 描述 dropna 根據每個標簽的值 ...

缺失值的類型 首先對數據的變量（特征）按照缺失和不缺失進行分類：不含有缺失值的變量稱為完全變量，含有缺失值的變量稱為非完全變量。 缺失值的類型分為三種：完全隨機缺失，隨機缺失和非隨機缺失。 完全隨機缺失： 缺失的變量和其余的變量沒有關系。比如”家庭住址“這個信息，和”身高“等其余的變量 ...

https://www.deeplearn.me/1389.html 上一篇文章講解了區間縮放法處理數據，接下來就講解二值化處理 這個應該很簡單了，從字面意思就是將數據分為 0 或者 1，聯想到之前圖像處理里面二值化處理變為黑白圖片 下面還是進入主題吧 首先給出當前的二值化處理公式 ...