數據平滑 是用來處理噪聲數據,使數據變化較為平順.可以使用移動平均線, 也可以使用hanning函數 Key_Function np.hanning函數: 是一個加權余弦的窗函數, 相當於是余弦移動平均線 np.polysub函數: 輸入兩個多項式系數數組, 返回一個表示兩個多項式差 ...

http://www.twoeggz.com/news/172341.html 關於幾種平滑濾波及其舉例： 1、 smooth函數平滑處理 （1）yy=smooth（y） 利用移動平均濾波器對列向量y進行平滑處理，返回與y等長的列向量yy。移動平均濾波器的默認窗寬為5，yy中元素的計算方法 ...

卷積運算時完全重疊的區域.) 4.使用matplotlib繪圖 import numpy as n ...

1.公式： 　　log1p = log（x+1） 【當x很小時，log(x)會出錯。】 　　exmp1 = exp(x) -1 【當x很大時，會報錯overflow】 　　兩者互為反函數 2.使用場景： 　　如果數據非正態，有左偏情況，可以使用log1p進行平滑 ...

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數據平滑 數據的平滑處理通常包含有降噪、擬合等操作。降噪的功能意在去除額外的影響因素，擬合的目的意在數學模型化，可以通過更多的數學方法識別曲線特征。 案例：繪制兩只股票收益率曲線。收益率 =（后一天收盤價-前一天收盤價） / 前一天收盤價 　　使用卷積完成數據降噪 ...

異常值：是理論上不可能出現的值，肯定是錯的 平滑：實際有可能出現的噪音 歸一化：數值歸一化到0-1之間 　　 每個點都有多種方法 ...

優點：在數據預處理時首先可以對偏度比較大的數據用log1p函數進行轉化，使其更加服從高斯分布，此步處理可能會使我們后續的分類結果得到一個更好的結果；平滑處理很容易被忽略掉，導致模型的結果總是達不到一定的標准，同樣使用逼格更高的log1p能避免復值的問題——復值指一個自變量對應多個因變量；log1p ...