以下均學習自https://www.wangan.com/docs/1166 1 預處理器簡介 預處理器允許用戶和程序員相當容易地將模塊化插件放入Snort中，從而拓展了Snort的功能。在調用檢測引擎之前，但在對數據包進行解碼之后，將運行預處理器程序代碼。可以使用此機制帶外方式修改或分析 ...

最近一個月都在做肺結節的檢測，學到了不少東西，運行的項目主要是基於這篇論文，在github上可以查到項目代碼。 我個人總結的肺結節檢測可以分為三個階段，數據預處理，網絡搭建及訓練，結果評估。 這篇博客主要分析一下項目預處理部分的代碼實現。 預處理的全部代碼都在prepare.py中 ...

采樣就是按照某種規則從數據集中挑選樣本數據，大致分為3類：隨機采樣、系統采樣和分層采樣。 隨機采樣：就是從數據集中隨機的抽取特定數量的數據，分為有放回和無放回兩種。 系統采樣：一般是無放回抽樣，又稱等距采樣，先將總體數據集按順序分成n小份，再從每小份抽取第k個數據 ...

1.數據清理 缺失值的處理 刪除變量：若變量的缺失率較高（大於80%），覆蓋率較低，且重要性較低，可以直接將變量刪除。 定值填充：工程中常見用-9999進行替代 統計量填充：若缺失率較低（小於95%）且重要性較低，則根據數據分布的情況進行填充。對於數據符合均勻分布，用該變量的均值填補 ...

原文鏈接：最全面的數據預處理介紹 作者：可愛的算法 一、數據可能存在問題 在實際業務處理中，數據通常是臟數據。所謂的臟，指數據可能存在以下幾種問題（主要問題）: 1. 數據缺失 （Incomplete） 是屬性值為空的情況。如 Occupancy = “ ” 2. 數據噪聲 ...

數據預處理 為什么要進行數據預處理？ 數據質量 數據質量包括准確性、完整性、一致性、時效性、可信性和可解釋性 數據質量的三個要素：准確性、完整性、一致性。 不正確、不完整和不一致的數據是現實世界的大型數據庫和數據倉庫的共同特點 數據預處理的主要任務 數據清理 ...

（一）數值特征 數值特征（numerical feature），可以是連續的（continuous），也可以是離散的（discrete），一般表示為一個實數值。 例：年齡、價格、身高、體重、測量數據。 不同算法對於數值特征的處理要求不同。下文中的一些數據處理方法，因為是針對某一特征列的單調 ...

1.概述 數據挖掘是從大量的，不完全的，有噪聲的，模糊的，隨即的數據中，提取隱含在其中的，人們事先不知道的，但有潛在的有用信息和知識的過程。數據挖掘過程一般包括數據采集，數據預處理，數據挖掘以及知識評價和呈現。在一個完整的數據挖掘過程中，數據預處理要花費60%左右的時間，而后的挖掘工作 ...