scikit-learn中的數據歸一化 在機器學習使用數據歸一化的時候有一個重要的注意事項 我們對訓練數據進行均值和方差的處理，得到mean_train以及std_train，但是在對測試數據進行歸一化的時候，是不能直接用測試數據的均值和方差來進行歸一化的，應該使用訓練數據的均值和方差 ...

reference: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 一、標准化（Z-Score），或者去除均值和方差縮放 公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行。 將數據按期屬性（按列進行）減去其均值，並處 ...

一.概述 1. 數據預處理 數據預處理是從數據中檢測，修改或刪除不准確或不適用於模型的記錄的過程 可能面對的問題有：數據類型不同，比如有的是文字，有的是數字，有的含時間序列，有的連續，有的間斷。 也可能，數據的質量不行，有噪聲，有異常，有缺失，數據出錯，量綱不一，有重復，數據是偏態，數據量太大 ...

1.首先造一個測試數據集 這里我們把 pet、age、salary 都看做類別特征，所不同的是 age 和 salary 都是數值型，而 pet 是字符串型。我們的目的很簡單: 把他們全都二值化，進行 one-hot 編碼 2. 對付數值型類別變量 對 age 進行二值化很簡單 ...

概要 在 sklearn 包中，OneHotEncoder 函數非常實用，它可以實現將分類特征的每個元素轉化為一個可以用來計算的值。本篇詳細講解該函數的用法，也可以參考官網 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。 解析 該函數 ...

1. Dataset 　　scikit-learn提供了一些標准數據集（datasets），比如用於分類學習的iris 和 digits 數據集，還有用於歸約的boston house prices 數據集。 其使用方式非常簡單如下所示 ...

scikit-learn點滴 scikit-learn是非常漂亮的一個機器學習庫,在某些時候,使用這些庫能夠大量的節省你的時間,至少,我們用Python,應該是很難寫出速度快如斯的代碼的. scikit-learn官方出了一些文檔,但是個人覺得,它的文檔很多東西都沒有講清楚,它說算法原理 ...

首先是sklearn的官網：http://scikit-learn.org/stable/ 在官網網址上可以看到很多的demo，下邊這張是一張非常有用的流程圖，在這個流程圖中，可以根據數據集的特征，選擇合適的方法。 2.sklearn使用的小例子 ...