数据预处理第12页

数据维度爆炸？5大常用的特征选择方法详解（上）

但特征选择是一个重要的数据预处理过程，特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构

Sim1480·2023-12-31 02:48

完成一个预测建模项目一般需要多长时间？

为了回答这个问题，我们先来了解一下建模的流程，通常一个完整的数据挖掘项目包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。

小黄鸭呀·2023-12-30 15:48

数据预处理时，怎样处理类别型特征？

1.序号编码序号编码通常用于处理类别间具有大小关系的数据。例如成绩，可以分为低、中、高三档，并且存在“高>中>低”的排序关系。序号编码会按照大小关系对类别型特征赋予一个数值ID，例如高表示为3、中表示为2、低表示为1，转换后依然保留了大小关系。2.独热编码独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。例如血型，一共有4个取值（A型血、B型血、AB型血、O型血），独热编码会把血型变成一个4维稀疏向

一碗姜汤·2023-12-30 13:01

pytorch 训练超分辨率模型的技巧是什么？

训练超分辨率模型的技巧可以归纳为以下几点：数据预处理：对数据进行预处理，包括裁剪、缩放、归一化等，使其适合模型输入。数据增强：利用数据增强技术来扩充数据集，增加模型的鲁棒性。

weixin_44616020·2023-12-30 12:07

nnUNet_v2（Linux）

目录一、环境配置二、数据集准备三、数据转化四、数据预处理五、训练六、测试七、寻找最优配置八、后处理九、screen的用法最近在使用nnUNet做医学影像分割，为大家提供参考。

Rad1ant_up·2023-12-30 07:07

特征归一化及其原理--机器学习

归一化是数据预处理中的一种常见操作，其目的是将不同特征的数值范围统一或缩放到相似的尺度。这有助于提高模型的性能，加速模型的收敛，并使模型更加稳健。

普通研究者·2023-12-30 07:35

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

特征缩放（featurescaling）是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。除了决策树和随机森林这两种不需要

加百力·2023-12-30 07:02

7+WGCNA+机器学习+泛癌生信思路,非肿瘤也能结合泛癌分析

结果解读：DEG筛选和数据预处理数据在箱线图中进行了标准化，不同的颜色代表不同的数据集，行代表样本，列代表样本中的基因表

生信风暴·2023-12-30 07:01

基于yolov2深度学习网络的血细胞检测算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1YOLOv2算法原理4.2YOLOv2网络结构4.3血细胞检测算法实现数据集准备数据预处理网络训练模型评估与优化5.算法完整程序工程

简简单单做算法·2023-12-30 00:55

[1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练

本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1.数据采集2.数据预处理

tenju·2023-12-30 00:49

电商精准营销—数据预处理概述

#coding:utf8importpandasaspd#导入pandas库importnumpyasnp#导入numpy库defchoose_data(data):#选择变量'user_id','time','model_id','type','cate','brand',选取time在2016-02-01及以后的数据（包含2016-02-01）且type=6，数据类型如下：#user_idsk

爱吃肉的白熊·2023-12-29 22:06

头歌：电商精准营销—数据预处理概述

第1关数据预处理-数据清洗#coding:utf8importpandasaspd#导入pandas库importnumpyasnp#导入numpy库defchoose_data(data):#选择变量

爱吃肉的白熊·2023-12-29 22:06

数据标注常用的ChatGPT通用提示词模板

数据预处理：如何对待标注数据进行预处理？数据标注质量：如何确保数据标注的质量？标注进度管理：如何管理数据标注的进度？数据隐私保护：如何在数据标注中保护数据隐私？

BTCKing·2023-12-29 18:27

AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板

数据预处理：如何对待训练数据进行预处理？特征工程：如何进行特征选择和特征工程？超参数调整：如何调整训练过程中的超参数？模型训练：如何进行模型的训练？模型评估：如何评估模型的性能？

BTCKing·2023-12-29 18:26

Qt C++ 数据预处理笔记(3)——梳状滤波

#include"CombFilterWorker.h"#include"qdir.h"#include"qfileinfo.h"CombFilterWorker::CombFilterWorker(QStringoStrDir,intiRow,QStringoStrFileName,qint64iTimestampStart,qint64iTimestampEnd,QObject*parent)

QQ_278397935·2023-12-29 15:20

Qt C++ 数据预处理笔记(4)——高通滤波

#include"HighPassFilter.h"HighPassFilter::HighPassFilter(intiRow,QStringoStrFileName,intiStart,intiEnd,QObject*parent):QObject{parent},iRow(iRow),oStrFileName(oStrFileName),iStart(iStart),iEnd(iEnd){o

QQ_278397935·2023-12-29 15:14

大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四、使用Python和PyTorch实现FNN4.1准备数据集选择合适的数据集数据预处理

星川皆无恙·2023-12-29 12:48

机器学习 -- 数据预处理

系列文章目录未完待续……目录系列文章目录前言一、数值分析简介二、内容前言tips：这里只是总结，不是教程哈。以下内容仅为暂定，因为我还没找到一个好的，让小白（我自己）也能容易理解（更系统）的讲解顺序！一、数值分析简介咱们根据机器学习的流程来吧咱们要进行机器学习首先需要数据，以及对数据进行预处理。数据获取：获取数据途径多种多样。数据清洗：有无缺失值，有无异常数据等。数据拆分：机器学习的数据集划分一般

₫从心·2023-12-29 08:42

机器学习中异常值的处理方式

对机器学习的作用：可以在数据预处理阶段使用，帮助剔除明显偏离正常范围的数据点，提高模型的鲁棒性。

civilpy·2023-12-29 07:04

机器学习库Scikit-learn

本文目录3.1背景知识3.2Scikit-learn概述3.3Scikit-learn主要用法3.3.1基本建模流程3.3.2数据预处理3.3.3监督学习算法3.3.4无监督学习算法3.3.5评价指标3.3.6

风度78·2023-12-29 04:48

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

统计学家·2023-12-29 02:09

PyTorch实战：基于Seq2seq模型处理机器翻译任务(模型预测)

文章目录引言数据预处理加载字典对象`en2id`和`zh2id`文本分词加载训练好的Seq2Seq模型模型预测完整代码结束语引言随着全球化的深入，翻译需求日益增长。

高斯小哥·2023-12-28 12:41

模型微调入门介绍二

上一篇博客中介绍了如何使用YelpReviewFull进行模型微调，其中，重点介绍了数据加载和数据预处理，此篇博客将介绍如何用squad数据集训练一个问答系统模型。

taoli-qiao·2023-12-27 14:09

模型微调入门介绍一

模型微调大致会有下面5大步骤，其中数据下载主要用transformers库中的datasets来完成，数据预处理部分会用到tokenizer对象。本篇博客会重点介绍数据加载和数据预处理

taoli-qiao·2023-12-27 14:39

LSTM中文新闻分类源码详解

LSTM中文新闻分类一、导包二、读取数据三、数据预处理1.分词、去掉停用词和数字、字母转换成小写等2.新闻文本标签数值化三、创建词汇表/词典1.data.Field()2.空格切分等3.构建词汇表/词典使用训练集构建单词表

LinlyZhai·2023-12-27 11:23

基于d-vector的声纹识别（作为初学者的小总结）

d-vector的声纹识别（作为初学者的小总结）——2023年12月22日目录基于d-vector的声纹识别（作为初学者的小总结:wink:）——2023年12月22日0、简要介绍1、数据data2、数据预处理

郭小儒·2023-12-27 11:15

RNN_循环神经网络_总结学习（持续更新）

）、创建句子集合（数据集）（2）预处理（3）、创建神经网络模型并实例化模型（4）、训练（5）、测试5、序列预测——bicton数据集（keras）（0）、问题描述（1）、导入包（2）、加载数据（3）、数据预处理

郭小儒·2023-12-27 11:14

模式识别与机器学习-特征选择和提取

常见分类问题的流程，数据预处理和特征选择提取时机器学习环节中最重要的两个流程。

Kilig*·2023-12-27 10:35

竞赛保研基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理

iuerfee·2023-12-27 05:42

数据分析——数据预处理和数据管道构建

目标：对于拿到的一个任意数据集，编写类似数据加载程序，以适应深度学习的研究。框架：针对不同的时间序列数据集，可以总结如下关键步骤，以编写类似上述代码的深度学习数据处理流程：1.**了解数据集:**-了解新数据集的特性，包括时间序列的长度、采样频率、数据格式和标签信息等。2.**数据加载:**-实现加载时间序列数据的函数，可以使用常见的数据处理库（例如`pandas`、`numpy`）。```pyt

Top Secret·2023-12-27 04:15

基于人气与协同过滤的图书推荐系统研究与实践

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程4.1导入数据4.2数据探索4.3数据预处理4.4基于人气的推荐系统4.5基于协同过滤的推荐系统5.

艾派森·2023-12-26 11:16

基于LSTM和N-gram序列的英文文本生成

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程4.1数据探索4.2数据预处理4.3标记文本4.4创建N-gram序列4.5填充序列4.6词嵌入4.7

艾派森·2023-12-26 11:15

机器学习-神经网络-手写数字识别-KNN（有代码，有解析，有数据集，可视化）

数据收集与可视化2.KNN实现手写数字识别2.1.数据收集2.2.数据处理2.3.模型构建与预测2.4准确率分析2.5.优缺点分析3.神经网络（基于tensorflow）实现数字识别3.1.基础算法知识3.2.数据预处理

herry_drj·2023-12-26 08:51

R 回归虚拟变量na_R语言实战之R语言基础语法精讲（三）

本次的R语言语法精讲（三）主要介绍了R语言的数据处理技术，涉及到很多数据科学常用的数据预处理技术。学完本文后，您将可

weixin_39769675·2023-12-26 06:52

自己动手做 chatgpt:seq2seq翻译模型中GRU模块的原理和数据预处理

chatgpt是典型的NLP类型应用。也就是它主要于语言的处理和输出。因此它的模型设计必然借鉴了深度学习早期在语言翻译方面的算法设计。因此理解chatgpt我们就需要理解深度学习算法是如何处理自然语言翻译这个问题，就像学习微积分时，我们需要提前掌握加法和乘法。语言翻译本质上是将一个输入序列变成另一个输入序列。例如我们在谷歌翻译或百度翻译中输入一个序列序列：howareyou，翻译成中文时输出另一个

tyler_download·2023-12-26 05:30

Encoder-Decoder综述理解(推荐)

Encoder-Decoder（编码-解码）介绍几点说明信息丢失的问题应用二、Seq2Seq（序列到序列）介绍Seq2Seq与Encoder-Decoder三、代码实现任务描述数据集设计模型模型的实现过程数据预处理代码如下

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:42

基于深度学习的瓷砖色差分类方法研究——学习笔记（评价：色差的定义太模糊。。。问题描述不清楚，太水了）

文章目录摘要0引言1瓷砖图像处理1.1图像采集1.2图像处理2基于深度学习的瓷砖色差分类算法设计2.1数据预处理2.2卷积神经网络的设计2.3实验设计3瓷砖色差分类平台的设计与实现摘要瓷砖是人类建筑不可或缺的一种材料

源代码•宸·2023-12-25 18:22

Kylin的工作原理

Kylin的详细工作原理如下：数据导入：Kylin将数据导入到Hadoop集群中，通过HBase作为存储引擎，将数据预处理后存储在HBase中。

程序大虾·2023-12-25 16:15

【创新实训】问答系统-Question Generation模块-【博客4：模型架构的搭建与训练过程】

前面三篇博客主要探究了QG（QuestionGeneration）任务的基本策略、评价指标；描述了我的初步探索；以及给出了数据处理的方法：博客1：基本策略博客2：评价指标、初步探索博客3：训练数据和预测数据预处理的部分博客

VictorChenSC·2023-12-25 08:08

深度学习中用来训练的train.py 探究学习2.0（数据预处理）

数据预处理下列代码为train.py中常见的一些数据处理方法train_transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((224,224)), transforms.RandomVerticalFlip

无妄无望·2023-12-25 08:38

深度学习中用来训练的train.py 探究学习（1）

它通常包含了以下主要功能：加载数据集：train.py会加载训练数据集，通常是将数据集划分为训练集和验证集，并进行数据预处理。

无妄无望·2023-12-25 08:08

深度学习中用来训练的train.py 探究学习2.1（数据预处理）

下列为mmcls中数据预处理部分train_pipeline是一个训练过程的配置列表，用于定义数据预处理的步骤。

无妄无望·2023-12-25 08:34

【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch数据增强/经典网络架构训练图像分类模型

【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch1.数据增强、transform模块数据预处理部分：网络模块设置：网络模型保存与测试2.迁移学习3.参考pytorch官网例子1.数据增强、transform

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-25 06:30

基于Python的电商平台淘宝商品评论数据采集与分析

通过使用Python网络爬虫技术采集近期店铺商品评论信息，进行数据清洗、分词、去除停用词、词频统计等数据预处理，最终绘制词云图实现数据可视化，并对数据结果进行分析，为商家提高选品质量、制定个性化的营销策略提

电商数据girl·2023-12-24 14:36

使用R语言进行数据处理，数据分析，特征工程的基础以及代码实现（以房价预测数据集为例）

主要内容：一、对数据缺失值进行处理在R语言中，处理数据缺失值是数据预处理的一个重要步骤，通常采用以下方法：识别缺失值：在R中，缺失值通常用NA表示。

筱筱西雨·2023-12-24 07:37

论文笔记--Learning Political Polarization on Social Media Using Neural Networks

LearningPoliticalPolarizationonSocialMediaUsingNeuralNetworks1.文章简介2.文章概括3.相关工作4.文章重点技术4.1Collectionofposts4.1.1数据下载4.1.2数据预处理

Isawany·2023-12-24 03:04

机器学习 - sklearn库及案例

从功能来分：classification分类Regression回归Clustering聚类Dimensionalityreduction降维Modelselection模型选择Preprocessing数据预处理

开码牛·2023-12-23 23:01

机器学习建模高级用法！构建企业级AI建模流水线

我爱田Hebe·2023-12-23 23:23

标准化和归一化比较

数据预处理中的标准化和归一化异同(最近在处理数据时，发现标准化和归一化之间并不能一概而论，但在网上的资料中发现常常将两者混淆。特将所查资料汇总如下。)无论是归一化还是标准化，都属于特征缩放技术。

梦里南軻·2023-12-23 14:36

航空客户分类（附带操作实例）

完成从数据的获取、数据预处理、数据分析到数据可视化几个阶段的工作，运用聚类分析的方法对航空客户进行分类，注意其分析模型的建立和分析的步骤，并对数据分析结果给出解释。

xixixi77777·2023-12-23 14:11

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