Scaler 第2页

数据预处理1:无量纲化especially for Scaler

模块preprocessing：几乎包含数据预处理的所有内容模块Impute：填补缺失值专用模块feature_selection：包含特征选择的各种方法的实践模块decomposition：包含降维算法preprocessing.MinMaxScaler[0,1]”归一化“preprocessing.StandardScaler处理后标准正态分布“标准化”会选择StandardScaler来进行

Aksinia·2023-02-17 16:10

sklearn-SVM：数据归一化及模型调参

Anaconda虚拟环境scikit-learn版本:0.22.2.post12.数据归一化fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#归一化#归一化操作scaler

一个努力吃胖的小瘦子·2023-02-06 17:01

pytorch使用自动混合精度训练的例子

#在训练最开始之前实例化一个GradScaler对象scaler=GradScaler

日式炸猪排、日式炸只因·2023-02-06 07:26

torch.cuda.amp.autocast()使用示例

#在训练最开始定义GradScalar的实例scaler=GradScaler()forepochinepochs:forinput,targetindata:optimizer.zero_grad()

生成滞涨网络~·2023-02-06 07:25

【Pytorch】Pytorch的自动混合精度（AMP）

我们知道神经网络框架的计算核心是Tensor，也就是那个从scaler->array->matrix->tensor维度一路丰富过来的tensor。

姚路遥遥·2023-02-06 07:24

深度学习（六）测试数据集归一化

在scikit-learn对于数据归一化封装了一个类Scaler.进行封装：importnumpyasnpclassStandardScaler:def__init__(self):self.mean=

Killwaiter·2023-02-04 15:28

python 调用sklearn 归一化和标准化、训练集验证集随机划分

#Z-Score标准化fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerscaler=StandardScaler()scaler.fit(train_X)data

泡在水果里的冰·2023-02-04 15:58

使用python对数据进行预处理

fromsklearnimportpreprocessingdata_std=preprocessing.scale(data)printdata_std.mean(axis=0)#偏差data_std.std(axis=0)2)范围缩放至合理大小data_scaler

Jin2107·2023-02-03 10:18

wu-江苏的Scaler Talk第四轮想《新概念》朗读持续力训练DAY7 2018

练习材料：Lesson7Toolate任务配置：L0＋L1＋L4知识笔记：音标：Africaparcelstealexpecting其中有涉及连读的：carriedit，fullof练习感悟：我是在校大学生，觉得自己英语说的很烂，就不好意思在宿舍开口练习，但是不这样的话，我就得去洗漱间读，我就没有好好学的想法了，也就没办法很好的完成这些，我就很纠结，今天我鼓起勇气在宿舍读了。这种坐在位置上学习的感

二了吧唧的·2023-02-01 07:49

在这挣扎的日子里

从知道Scaler开办这个晨读活动之时，我已经计划好暑假是如何的过了。

ManHK·2023-01-31 16:23

【PyTorch】解决RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda ...(添加注意力机制)

RuntimeError:adaptive_max_pool2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimplementation...查看log定位error位置：在scaler.scale

ericdiii·2023-01-27 09:53

基于python的XGBoost模型建立和调参

importxgboostasxgbfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerself.StandardScaler=StandardScalerself.xgb=xgbdeffit(self,X,y):scaler_x

！！！！永无止境！！！！·2022-12-31 15:59

pca python sklearn_Python sklearn.decomposition 模块，KernelPCA() 实例源码 - 编程字典

,input_dimensionality,output_dimensionality,kernel_type='rbf',degree=2,sigma=0,kernel_scaling=1,c=1,scaler

蔓誅裟華·2022-12-30 04:00

深度学习：标准化代码

standarScaler来标准化对训练集进行fit_transform对测试集进行transformfromsklearn.preprocessingimportStandardScalertrain_dataset=scaler.fit_transform

y hat·2022-12-28 22:41

halcon算子翻译——dev_display_shape_matching_results

算子：dev_display_shape_matching_results(::ModelID,Color,Row,Column,Angle,ScaleR,ScaleC,Model:)功能：显示匹配结果

机器人自动化控制·2022-12-28 08:29

sklearn.exceptions.NotFittedError: This MinMaxScaler instance is not fitted yet. Call ‘fit‘ with app

出现这个异常的时候，首先先声明min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()#注意：此处的tansform方法改成fit_transform函数方法train_data_scaler

weixin_44210386·2022-12-26 17:49

成功解决StandardScaler().fit()报错ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

错误信息在训练一个Xgboost模型时，使用StandardScaler().fit()对数据进行处理，代码如下：scaler.fit(list(train[col])+list(test[col]))

AnnnnnJie·2022-12-21 15:21

inverse_transform（）的含义

X=scaler.inverse_transform(X[,copy])将标准化后的数据转换为原始数据。X=pca.inverse_transform(newX)将降维后的数据转换成原始数据

tan197·2022-12-17 07:32

inverse_transform()的用法

X1=scaler.inverse_transform(X_scaled)是将标准化后的数据转换为原始数据。

bebr·2022-12-17 07:58

01Pytorch基础 tensor的创建和数据类型

Pytorch基础01Pytorch基础tensor的创建和数据类型1.tensor(张量)是什么各种类型的数值数据0阶张量:标量、常数scaler1阶张量:向量vector2阶张量:矩阵matrix2

吾爱603·2022-12-15 19:37

k-means聚类并用t-sne方法降维可视化

处理数据归一化处理``data_norm=(wine_data-wine_data.min())/(wine_data.max()-wine_data.min())也可以调用sklearn的封装的方法如scaler

老K^-^·2022-12-14 19:02

数据归一化处理方法_数据预处理：标准化，归一化，正则化

min_max_scaler2.标准化（Standardization）最常见

weixin_39937524·2022-12-12 17:06

python 归一化方法

fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpX=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])min_max_scaler

cuisidong1997·2022-12-09 08:42

Python3入门机器学习之2.8scikit-learn中的Scaler

Python3入门机器学习2.8scikit-learn中的Scaler1.对测试数据如何归一化？

_凡一·2022-12-03 16:57

机器学习6scikit-learn中的scaler

文章目录一、scikit-learn中的scaler对测试数据集如何归一化？测试数据是模拟真实环境：综上二、演示一、scikit-learn中的scaler对测试数据集如何归一化？

淅淅同学·2022-12-03 16:26

卡尔曼滤波：The Scaler Kalman Filter常量卡尔曼滤波器

本文是QuantitativeMethodsandAnalysis:PairsTrading此书的读书笔记。估计一个常数的通常做法是，做多次测量（measurement)，然后使用测量的平均值作为估计值。从统计学的思想上来说，这种做法可以尽量减小估计的误差。这种方法需要等到所有个测量都完成了才能进行估计。而卡尔曼滤波器则是基于当前可用信息对常数的值进行估计，并在进行更多观测（observation

bluepomelo·2022-12-01 17:34

Pytorch自动混合精度(AMP)介绍与使用模板--GradScaler()、autocast

Pytorch使用自动混合精度训练网络的代码模板：scaler=GradScaler()forfeatures,targetindata:#Forwardpasswithmixedprecisionwithtorch.cuda.amp.autocast

cv_lhp·2022-12-01 08:02

sklearn MinMaxScaler对某一个特征反归一化

sklearnMinMaxScaler可以对特征放缩，放缩是按列进行的，每列的最大值会被置为1：importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#指定放缩范围scaler

Azia·2022-12-01 04:03

使用MinMaxScaler 中scaler.inverse_transform不能返回原来数据的原因

scaler=MinMaxScaler(feature_range=[0,1])dataset[col]=scaler.fit_transform(dataset[col].values.reshape

豆瓣管理员·2022-12-01 04:00

机器学习笔记：归一化与反归一化的实际应用

归一化：一般的教程里scaler1会直接命名为scaler，会让别人误以为这是个函数,但其实他是一个变量，可以通过更改此变量命名去归一不同维度的数据，方便反归一化#数据的归一化data=[[-1,2],

trader易·2022-12-01 04:58

关于sklearn中的归一化，标准化以及返回inverse_transform（）的详细例子，附带具体的回归预测的例子

主要就以下函数作出举例：Ⅰ.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(-1,1)).fit(X）Ⅱ.scaler1.inverse_transform(X_scaled1

卫公费马·2022-12-01 04:28

MinMaxScaler 中scaler.inverse_transform不能反归一化正确的数据

起因参考代码[时间序列预测]基于BP、RNN、LSTM、CNN-LSTM算法多特征（多影响因素）用电负荷预测[保姆级手把手教学]他的源代码部分：我的代码仿写部分：#将真实值标签进行反归一化操作real=np.concatenate((test[16:,:-1],y_test),axis=1)#我猜这个-1只是为了让合并的列为5个，保持列维不变print('contenate的归一化真实值real:

321yu·2022-12-01 04:55

Halcon算子_find_aniso_shape_model

ScaleRMax,ScaleCMin,ScaleCMax,MinScore,NumMatches,MaxOverlap,SubPixel,NumLevels,Greediness:Row,Column,Angle,ScaleR

coolbee19990·2022-11-29 21:56

使用fit_transform时发生ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:

sklearn的新版本中，OneHotEncoder的输入必须是2-Darray，而data_train['Fare']返回的Series本质上是1-Darray，所以要将df['Fare_scaled']=scaler.fit_transform

txdyhs·2022-11-29 17:54

Pandas数据归一化

numpy进行数据处理importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_excel(r'C://XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX')max_min_scaler

加林so cool·2022-11-27 11:08

init() takes 1 positional argument but 3 were given sklearn standard scaler error

_init_()takes1positionalargumentbut3weregivensklearnstandardscalererror作为一名Python初学者，近期遇到一个问题，在翻阅了许多文章无果后，经过自己的多番尝试，总结了以下经验：问题描述：在学习Class类时，文档中写道，使用__init__方法,可以为对象属性赋值,或者创建对象时需要做的其他操作赋值，并附了一个案例：class

DevilのAngel·2022-11-25 08:21

NativeScaler()与loss_scaler【loss.backward()和 optimizer.step()】

loss_scaler函数，它的作用本质上是loss.backward(create_graph=create_graph)和optimizer.step()。

AI界扛把子·2022-11-23 21:41

Pytorch张量tensor的使用

张量的概念类似于Numpy中的ndarray数据结构,最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能.张量是一个统称，其中包含很多类型：【各种数值数据统称为张量】0阶张量：标量、常数，0-DTensor【scaler

IT之一小佬·2022-11-23 15:11

混合精度与单精度对比

使用混合精度代码更改很少scaler=GradScaler()withautocast():out=model(data)loss=loss_func(out,target)scaler.scale(loss

shulongjiang·2022-11-19 03:54

amp（混合精度）训练-torch

(1)导入模块fromtorch.cuda.ampimportautocastasautocast,GradScaler(2)创建amp梯度缩放器scaler=GradScaler()(3)训练-求loss

波斯猫_·2022-11-19 03:15

pytorch【GradScaler】优化速度

scaler=GradScaler()forfeatures,targetindata:#Forwardpasswithmixedprecisionwithtorch.cuda.amp.autocast

AI界扛把子·2022-11-19 02:34

通过逻辑回归和感知器算法对乳腺癌数据集breastCancer和鸢尾花数据集iris进行线性分类

LogisticRegression和Perceptron两种分类方法#使用LogisticRegreeion分类器学习和测试lr=LogisticRegression()lr.fit(X_train_scaler

Love _YourSelf·2022-11-18 04:44

Tensorflow笔记（一）Tensor的数据类型转换

TensorProperty（属性）3.CheckTensorType（判断是否是Tensor）4.Convert（类型转换）5.tf.Variable6.Tonumpy一、tf.tensor的基础知识scaler

#偏执I765·2022-11-16 18:41

【TensorFlow2.0】(1) tensor数据类型，类型转换

1.tf.tensor基础操作scaler标量：1.2vector向量：[1.2]、[1.1,2.2,3.3]注意：此处的[1.2]是一维的，而1.2是0维的matrix矩阵：[[1.1,2.2],[3.3,4.4

立Sir·2022-11-16 18:17

数据预处理 _ sklearn.preprocessing中的scale和standardscaler

模块提供了常见的将原始特征向量转换为更适合下行估计器表示的函数和类.一般而言，学习算法受益于数据集的标准化，如果数据集当中存在异常值，一些robustscaler和transformer会更加适用.在同一个数据集上不同的scaler

Reikooo·2022-11-09 21:03

GSCoolink GSV9001 HDMI2to1 Video Processor

的外部OSD混合支持高达4K60Hz的内部OSD发生器SIPDDR功能特征1、2个输入端口和1个输出端口支持HDMI2.0和HDCP2.2/1.42、视频处理器（1）480P到4K60Hz任意转换器的Scaler

深圳市泰凌微电子·2022-11-02 19:46

如何查看python模块参数_【学习】python sklearn机器学习模块参数

标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下常用与基于正态分布的算法，比如回归fromsklearnimportpreprocessingstandard_scaler

weixin_39962199·2022-07-09 07:49

Pytorch 入门

较为简单的构建方式使用模型预测手写体识别（线性模型）加载数据并查看数据格式化处理网络构建手写体识别（CNN网络模型）--总结参考文章1视频教程卷积理解torch.nn.Conv2d详解一、常见的Tensor形式scaler

wang豪·2022-07-03 07:57

python中归一化、标准化模型保存与加载

归一化模型保存fromsklearnimportpreprocessingmin_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()X=min_max_scaler.fit_transform

ukakasu·2022-06-09 07:01

机器学习中数据预处理——标准化/归一化方法（scaler）

这篇主要是关于机器学习中的数据预处理的scaler变化。工作中遇到的问题是：流量预测问题，拿到的数据差距非常大，凌晨的通话流量很少几乎为0；但是在早上8点以后数据就会激增最高常常是500以上的情况。

MXuDong·2022-06-03 07:21

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