離散化
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 ...
原文：【離散化】離散化
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 ,n 之間的數字。這種方法叫做離散化。 Solution 先介紹三個 STL 。 unique ：對於一個有序數列，將之去重。一般的，若長度為 n 的升序序列中有 k 個互不相同的元素，那么經過去重的數列前 k 個 ...
2018-09-06 15:57 0 915 推薦指數：
相關推薦
數據離散化-分箱
變量的延申和篩選-連續變量離散化-特征篩選 WOE編碼(最優分箱) WOE一般在0.1~3之間波動,IV值做得特征篩選的操作 一般保留>0.03的特征 IV值體現的時X和Y之間的顯著性進行篩選 1.逐列分箱並獲得IV值 也可以所有特征 ...
微積分的離散化
Part1:差分與離散變化率 眾所周知,一個函數\(f(x)\)可微的必要條件是其連續.對於定義域非緊密的函數,顯然是無導數可言的.然而,回憶導數的定義 \[y'=\lim_{\Delta x\to0}\frac{\Delta y}{\Delta x}=\frac{\mathrm{d}y ...
離散化詳解
寫在前面 有的時候，我們會發現對於一個序列，它的值域很大，我們算法的復雜度又是 \(\Theta (\mbox{值域})\) 的，但同時我們發現，我們只關心序列中元素的大小關系，卻不關心數到底是多少 ...
基本算法——離散化
概念 離散化，把無限空間中有限的個體映射到有限的空間中去，以此提高算法的時空效率。 通俗的說，離散化是在不改變數據相對大小的條件下，對數據進行相應的縮小。 步驟： 1.將所有需要離散化的數據（如下面例子中的下標）放到一個容器中（以下使用vector，當然可以用 ...
Pandas數據離散化
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 ...
淺談數據的離散化
不能被接受的。由於以前沒有怎么接觸過需要離散化的題目，於是就通過自己最近的做題經驗以及網上的部分資料，整理 ...
MDLP 特征離散化
論文 http://ijcai.org/Past%20Proceedings/IJCAI-93-VOL2/PDF/022.pdf MDL http://arxiv.org/pdf/math/040 ...