數據平滑處理——np.log1p() and np.exmp1()
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 ...
原文：數據預處理-Log1p平滑與exmp1平滑
.公式： log p log x 當x很小時，log x 會出錯。 exmp exp x 當x很大時，會報錯overflow 兩者互為反函數 .使用場景： 如果數據非正態，有左偏情況，可以使用log p進行平滑 可以看出，使用log p后，數據明顯正態化。 同理，如果數據明顯左偏，使用expm 效果會更好 .其他 . 嘗試使用cox box，它自動幫你判斷數據是右偏還是左偏並選擇合適的正態化函數 ...
2020-01-03 15:35 0 739 推薦指數：
相關推薦
數據預處理——剔除異常值，平滑，歸一化
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 ...
numpy之數據平滑處理
...
matlab數據的平滑處理
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 ...
數據平滑處理
簡單移動平均線 簡單移動平均線是計算與等權重的指示函數的卷積,也可以不等權重. 1.用ones函數創建一個元素均為1的數組,然后對整個數組除以N,得到等權重. 2.使用權值,調用c ...
js math 對數和指數處理 expm1 log1p
1、Math.expm1() Math.expm1(x)返回 ex - 1，即Math.exp(x) - 1。 2、Math.log1p() Math.log1p(x)方法返回1 + x的自然對數，即Math.log(1 + x)。如果x小於-1，返回NaN ...
log1p和expm1
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能避免復值得問題——復值指一個自變量對應多個因變量 ...
數據平滑
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 ...