数据预处理

mllib可扩展学习库java api使用

一、数据预处理数据预处理是机器学习的重要步骤之一，可以提高模型的准确性和鲁棒性。mllib可扩展学习库javaapi提供了一系列的数据处理工具，包括数据清洗，缺失值填充，特征缩放和编码等。
卖兔子的胡萝卜zz·2024-01-04 08:43

（10-2-04）贷款预测模型

10.2.4数据预处理数据预处理(DataPreprocessing)是数据分析和机器学习中的一个重要步骤，旨在准备原始数据以供分析或训练模型使用。
码农三叔·2024-01-04 07:41

（3-3-01）数据标准化与归一化

数据标准化和归一化是常用的数据预处理技术，用于将数据调整为特定范围或分布，以便于模型的训练和优化。
码农三叔·2024-01-04 07:09

（3-3-02）数据标准化与归一化

3.3.3数据转换和规范化数据转换和规范化是数据预处理的重要步骤，用于将原始数据转化为适合机器学习模型训练的格式，同时对数据进行标准化和处理，以提高模型的性能和稳定性。
码农三叔·2024-01-04 07:09

大数据HCIE成神之路之数据预处理（5）——偏态数据处理

偏态数据处理1.1偏态数据三种处理方案1.1.1实验背景1.1.2实验目标1.1.3实验数据解析1.1.4实验思路1.1.5实验操作步骤步骤1导入相关模块和`Data_to_Transform.csv`数据集步骤2平方根法步骤3对数转换步骤4Box-Cox转换1.1偏态数据三种处理方案1.1.1实验背景许多经典的统计方法和机器学习算法都假设数据服从正态分布，因为正态分布具有许多有用的性质。在数据预
邵奈一·2024-01-04 05:17

python使用隐马尔可夫模型识别波形数据MFCC特征

2、数据预处理假设已经有做FIR处理的波形数据存放在MySQL数据库中，存放的格式是一维数组，可以通过python读取出来。代码：importpymysq
东木月·2024-01-04 03:35

聚类分析8—顺序聚类和模糊聚类（数量生态学：R语言的应用 第四章）

今天主要是将两个部分内容：顺序聚类模糊聚类1.加载数据和包及数据预处理#1.加载数据和包及数据预处理#####setwd("E:/Rstudio_working/
fafu生信小蘑菇·2024-01-04 02:50

机器学习-4：机器学习的建模流程

机器学习的建模流程流程为：原始数据-->数据预处理-->特征工程-->建模-->验证。
Doawen·2024-01-04 01:43

python数据分析之交叉验证

数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程1、采集数据2、数据预处理
东木月·2024-01-04 00:51

深度学习知识点汇总-机器学习基础（3）

2.3监督学习的步骤2.3.1数据（1）数据收集获取数据及其对应标签将数据集划分为训练数据集和验证数据集考虑样本不均衡的问题，并基于此使用交叉验证的方法（2）数据预处理去除错误数据和标签缺失的数据数据增强
深度学习模型优化·2024-01-03 20:55

互联网加竞赛 基于GRU的 电影评论情感分析 - python 深度学习 情感分类

文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-01-03 17:52

数据预处理方法

数据预处理是为了保证数据质量。数据预处理包括：数据清理，数据集成，数据转换，数据归约（最大限度精简数据量）。比如：缺失数据处理是去掉，还是填充默认值或最近的值。
XueminXu·2024-01-03 16:25

判断是否超出阈值的流程

数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，以确保数据的准确性和可靠性。判断：将处理后的数据与阈值进行比较，判断是否超出了阈值。
道亦无名·2024-01-03 16:24

7+非肿瘤+WGCNA+机器学习+诊断模型，构思巧妙且操作简单

结果解读：DEGs和血小板相关基因的鉴定作者通过R的“GEOquery”和“limma”包，在数据预处理后获得了
生信风暴·2024-01-03 15:01

流量预测_MLP模型_keras

1、importlibararies2、加载数据loaddata3、独家观察数据函数:heartbeat:4、数据预处理pre-processing（1）将时间戳转换为一个日期时间索引（2）填充所有缺失的值
郭小儒·2024-01-03 14:05

通信与处理平台（数字信号处理）

1.数字核心处理卡数字核心处理卡是一款基于6UVPX总线架构的高性能数据预处理FMC载板，板卡具有2个FMC（HPC）接口，可用于扩展宽带AD/DA子卡、光纤转换子卡、射频子卡等。
彬鸿科技·2024-01-03 13:01

机器学习（三） -- 特征工程（2）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）机器学习（三）--特征工程（1-2）未完待续……目录系列文章目录前言三、特征预处理1.1、无量纲化2、归一化2.2.1、线性归一化
₫从心·2024-01-03 13:54

Text visualization : pipeline，wordle，phrase net，word tree

每个步骤通常包括数据预处理、特征提取、可视化设计等。流程图可以帮助我们理解文本可视化的整体工作流程，以及不同步骤之间的关系。2.Word
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-03 12:38

大数据要学习什么知识？大数据学习的内容有哪些？

（资料在尾部）大数据技术体系太庞杂了，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库
Java程序员YY·2024-01-03 00:19

python数据处理与分析案例,python数据处理程序代码

数据预处理前言一、熟悉数据1.1数据表的基本信息查看1.2查看数据表的大小1.3数据格式的查看1.4查看具体的数据分布二、缺失值处理2.1缺失值检查2.2缺失值删除2.3缺失值替换/填充三、重复值处理3.1
阳阳2013哈哈·2024-01-02 23:34

大数据机器学习深入Scikit-learn：掌握Python最强大的机器学习库

Scikit-learn的基本概述安装和配置如何安装Scikit-learn安装必要的依赖库Scikit-learn的主要特性强大的预处理功能众多的机器学习算法效果评估和模型选择可视化工具Scikit-learn的数据预处理数据清洗数据转换特征提取和特征选择
星川皆无恙·2024-01-02 11:28

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）VGG模型简化版2）GoogLeNet简化版——MiniGoogLeNet3.模型训练及保存相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题
小胡说人工智能·2024-01-02 10:46

HAPPE＋ER：一款让脑电研究人员“更快乐”的软件，可用于事件相关电位(ERP)分析的标准化预处理管道

然而，传统的ERP数据预处理方法是手动编辑，这是一个主观且耗时的过程。最近创建了许多自动化通道，以满足EEG数据预处理的标准化、自动化和量化的需求；然而，很少有人针对ERP分析进行优化。
茗创科技·2024-01-02 10:42

数据预处理：标准化和归一化

标准化和归一化简介1、数据预处理概述2、数据标准化3、数据归一化4、标准化和归一化怎么选1、数据预处理概述在选择了合适模型的前提下，机器学习可谓是“训练台上3分钟，数据数量和质量台下10年功”。
对许·2024-01-02 08:20

牛刀小试-基于LSTM的股票价格预测

数据预处理下面我们针对一只美股来演示如何利用LSTM对股票进行预测。
AI量化小木屋·2024-01-02 06:48

机械学习 - 基础概念 - scikit-learn - 数据预处理 - 1

2.关于模型的概念一、机械学习概念1.监督学习总结：2.非监督学习总结：3.强化学习总结：三种学习的特点总结scikit-learn说明二、机械学习的基本实操逻辑1.采集数据2.数据预处理(Preprocessing
沐 修·2024-01-01 23:37

Python | 机器学习之数据清洗

机器学习前的数据清洗（异常值检验，标准化处理，哑变量处理）Python|机器学习之数据清洗机器学习-基础概念-scikit-learn-数据预处理数据的标准化（离差标准化、log函数转换、atan函数转换
kongfanyu·2024-01-01 23:05

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Anaconda环境模块实现1.数据预处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题
小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

机器学习（三） -- 特征工程（更新中）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）未完待续……目录系列文章目录前言tips：这里只是总结，不是教程哈。
₫从心·2024-01-01 08:19

数据挖掘 模糊聚类

fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN#聚类fromsklearnimportpreprocessing#数据预处理的功能
亖嘁·2024-01-01 07:51

数学建模算法总结

目录一.数据预处理模型1.对于缺失值的补全处理：插值拟合1.插值2.拟合总结：拟合得到的是一条曲线，拟合得到的函数不一定过所有点2.数据降维主成分分析3.数据异常值处查找与删除聚类分析4.数据整体描述性分析二
今日说"法"·2024-01-01 02:31

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

目录cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层
小白学习记录·2023-12-31 18:19

调参

1首先是数据增强，因为正常情况下，数据量往往不够，因此需要通过裁剪2数据预处理，pca，normalization，whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid，tanh
writ·2023-12-31 15:29

python查看数据集的类别、数量分布等

查看是否存在样本不均衡问题，同时方便选择合适的数据预处理方式。
wang-jin·2023-12-31 14:53

pytorch基础语法学习：数据读取机制Dataloader与Dataset

1模块简介本节主要学习数据模块当中的数据读取，数据模块通常还会分为四个子模块，数据收集、数据划分、数据读取、数据预处理。●数据收集：收集原始样本和标签，如Img和Label。
深度之眼·2023-12-31 10:55

pytorch02：数据读取DataLoader与Dataset、数据预处理transform

目录模型训练数据处理一、DataLoader1.1torch.utils.data.DataLoader1.2数据常见概念二、Dataset2.1torch.utils.data.Dataset2.2代码展示2.2.1划分数据集2.2.2训练代码三、transform3.1torchvision视觉工具包3.2代码展示3.3transforms.Normalize3.4Normalize实验模型训
慕溪同学·2023-12-31 10:49

数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合KNN的主要缺点有：
小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

机器学习（二） -- 数据预处理（2）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）未完待续……目录系列文章目录前言三、【数据清洗】1、缺失数据的检测与处理1.1、检测与统计1.2、处理1.1.1、删除缺失值（慎用
₫从心·2023-12-31 06:18

机器学习（二） -- 数据预处理（3）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）未完待续……目录前言tips：这里只是总结，不是教程哈。
₫从心·2023-12-31 06:42

产品经理学习-常用的6种推荐策略

目录：推荐产品核心架构基于内容的推荐策略基于人口统计学的推荐策略基于知识的推荐策略基于社区的推荐策略协同过滤的推荐策略混合过滤推荐策略推荐产品核心架构数据预处理：把原始数据处理为可决策数据，量化用户偏好
Li灿灿的成长·2023-12-31 06:29

数据维度爆炸怎么办？详解5大常用的特征选择方法

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
wuxiaosi808·2023-12-31 02:50

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
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