sklearn数据预处理

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

在《预测化学分子的nlogP——基于sklearn,deepchem,DGL,Rdkit的图卷积网络模型》中简单介绍了sklearn模型的使用方法。
wufeil·2024-01-12 04:26

SpringMVC-05

数据预处理：对请求参数进行一些预处理，
菜♕卷·2024-01-12 04:04

使用Python进行数据清洗，以及一些常见的数据清洗技巧和最佳实践

数据清洗是数据预处理的关键步骤之一。在进行数据分析、机器学习或其他数据驱动任务之前，必须确保数据是干净的。
m0_57781768·2024-01-11 23:31

【学习笔记】Python进行数据清洗

写在前面的话最近看了一个up主讲基本数据清洗操作，觉得非常好，链接如下：【Python数据清洗】用Python给数据洗澡澡~|数据分析|数据清洗|数据预处理|_哔哩哔哩_bilibili评论区也有原数据集和相关代码的链接
砂锅咸鱼·2024-01-11 23:00

细说TensorRT C++模型部署2

相关文章:细说TensorRTC++部署1细说TensorRTC++部署3细说TensorRTC++部署4三推理阶段在引擎文件构建完成后,接下来是推理,几乎所有推理算法架构都可拆解为以下三个步骤:数据预处理数据推理推理结果后处理数据前后处理方法由所用的特定模型决定
弈秋001·2024-01-11 20:59

NeoRS：新生儿静息态fMRI数据预处理流程

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。导读静息态功能MRI(rsfMRI)已被证明是研究功能连接和评估大脑发育完整性的优秀工具。在新生儿中，可用的fMRI研究范式很少，而rsfMRI被证明是探索大脑网络区域相互作用的相关工具，这给新生儿fMRI研究带来了很大的希望。为了更好地识别静息态网络，需仔细处理数据以减少影响结果解释的伪影。由于新生儿的非协作性、大脑大小以及与成人髓鞘的
茗创科技·2024-01-11 17:43

Naturali 论文 | 基于多篇章多答案的阅读理解系统

为了应对这些挑战，我们在数据预处理、特征表示、模型选择、损失函数的设定和训练目标的选择等方面基于以往的工作做出了对应的设计和改进，构建出一个最先进的中文阅读理解系统。
奇点机智·2024-01-11 16:01

Python实现深度迁移学习-CIFAR100-ResNet50

Pandasandnumpyfordatastructuresandutilfucntionsimportscipyasspimportnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpy.randomimportrandpd.options.display.max_colwidth=608#ScikitImportsfromsklearnimportpreprocessingf
Vicky__3021·2024-01-11 12:45

paddle学习——day2:波士顿房价预测任务

数据预处理后，才能被模型调用。1）数据归一化处理对每个特征进行归一化处理，使得每个特征的取值缩放到0~1之间。
wang151038606·2024-01-11 11:57

[Python办公自动化 – 数据预处理和数据校验

Python办公自动化–以下是往期的文章目录，需要可以查看哦。Python办公自动化–Excel和Word的操作运用Python办公自动化–Python发送电子邮件和Outlook的集成Python办公自动化–对PDF文档和PPT文档的处理Python办公自动化–对Excel文档和数据库的操作运用、设置计划任务Python办公自动化–对CSV文件运用和管理文件/文件夹Python办公自动化–对数据
逃逸的卡路里·2024-01-11 11:54

【Python机器学习】SVM——线性模型与非线性特征

以下面的数据集为例：fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmglearnimportmatplotl
zhangbin_237·2024-01-11 11:31

怎么使用GAN 生成用户操作

2、数据预处理：对收集到的用户行为数据进行预处理，确保数据格式正确，并标准化数据以便于训练GAN。3、构建
benhuyun_yohu·2024-01-11 06:51

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（代码文档已分享）

可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。
程序员一诺·2024-01-11 02:42

微信小程序基本使用2：wxs，组件的使用以及弹窗、滚动条

可以在模版中内联少量处理脚本，丰富模板的数据预处理能力。
CodeMonkey-D·2024-01-11 00:40

相关分析和回归分析_显著性检验[转]

相关分析和回归分析：numpy，显著性检验：sklearn，绘图：matplotlib+cartopy##加载必要的库importnumpyasnpimportxarrayasxrimportos,cmapsfromsklearn.feature_selectionimportf_regressionimportmatplotlib.pyplotaspltimportcartopy.crsascc
榴莲气象·2024-01-10 21:05

transbigdata笔记：数据预处理

0数据使用transbigdata/docs/source/gallery/data/TaxiData-Sample.csvatmain·ni1o1/transbigdata(github.com)和transbigdata/docs/source/gallery/data/sz.jsonatmain·ni1o1/transbigdata(github.com)0.1导入库importtransb
UQI-LIUWJ·2024-01-10 20:57

特征工程（特征提取&数据预处理）

其实现在只是建立了一个初步的模型，在之后使用决策树、正则化等算法可以减少特征数量）二、特征缩放（数据预处理）1.1了解特
Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

机器学习-线性回归实践

目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision
Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

06.构建大型语言模型步骤

首先，我们将了解基本的数据预处理步骤，并编写每个LLM.接下来，在第2阶段，我们将学习如何编码和
这就是编程·2024-01-10 17:52

选择三个机器学习算法，代码实现 ，并选择一个数据集进行性能分析

以下是使用Python和scikit-learn库实现线性回归的示例代码：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selec
Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

Alphalens因子分析(2) - 低换手率因子秒杀98%的基金经理？

utils主要功能是提供数据预处理，我们已经在上一篇笔记中，已经使用过get_clean_factor_and_forward_returns这个
量化风云·2024-01-10 11:43

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。
Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

sklearn.ensemble库中的VotingClassifier和VotingRegressor，它们分别实现了对回归任务和分类任务的预测模型投票机制。
Avasla·2024-01-10 10:24

XGBoost建模调参-保险赔偿预测模型

1.了解数据##导入相关模块和数据importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.li
Avasla·2024-01-10 10:53

汽车价格预测回归分析模型

内容简介：本文使用python的sklearn库对汽车历史价格信息进行回归分析，包括数据预处理、特征相关性分析等步骤，最后利用lasso回归建立价格预测模型。
Avasla·2024-01-10 10:53

LLM调研笔记

这里写目录标题LLM调研1.外挂知识库2.微调数据prompting和fine-tuning的对比3.NLP的发展4.大语言模型的涌现能力5.大模型的几个关键技术6.数据预处理7.主流架构8.模型训练9
国家一级假勤奋大学生·2024-01-10 07:24

【inpho精品教程】05 无人机数据预处理（导入Metashape 空三成果）

【inpho精品教程】05无人机数据预处理（导入Metashape空三成果）文章目录【inpho精品教程】05无人机数据预处理（导入Metashape空三成果）前言一、AgisoftMetashape导出去畸变影像二
小喜头鱼·2024-01-10 07:02

【inpho精品教程】06 无人机数据预处理（导入Pix4D 空三成果）

【inpho精品教程】06无人机数据预处理（导入Pix4D空三成果）文章目录【inpho精品教程】06无人机数据预处理（导入Pix4D空三成果）前言一、Pix4D预处理后的数据成果二、Pix4D处理后对应的相机文件和
小喜头鱼·2024-01-10 07:02

数据预处理：数据的正态化和标准变换

文章目录一、正态数据二、数据需要正态化的原因三、两个指标判断是否是正态四、如何对数据正态化1.偏态数据正态化（偏度）左偏态右偏态偏态不分左右偏2.正态数据标准化（峰度）（无论什么数据标准化后就服从正态了吗？）总结一、正态数据正态数据的分布是一个钟型分布，数据点的分布是中间高两边低的，例如一个学校里学生的身高。特别高和特别低的都少，高度居中的人较多。如下图（其中x轴为数据的取值，y轴为对应取值的频率
一道微光·2024-01-10 06:57

【Python机器学习】决策树——树的特征重要性

将特征重要性进行可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass
zhangbin_237·2024-01-10 06:40

pip install simctg 报错

│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The‘sklearn’PyPIpackageisdeprecated,use‘scikit-learn’ratherthan‘sklearn
Wwwilling·2024-01-10 06:07

notes_sklearn_交叉验证

目录1.简介2.计算CV指标2.1cross_val_score()2.2预处理&Pipeline2.3cross_validate()2.4cross_val_predict()3.CV迭代器3.1独立同分布数据的CV迭代器1）k-fold2）RepeatedK-Fold3）LeaveOneOut(LOO)4）LeavePOut(LPO)5）Randompermutations(Shuffle&
子诚之·2024-01-10 00:10

竞赛保研 基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络 机器视觉 图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow
iuerfee·2024-01-09 20:08

PCA和NMF

主成分能够尽可能保留原始数据的信息详细介绍可以参考：《主成分分析（PCA）原理详解（转载）》一、数据降维以sklearn.datasets的load_wine酒数据为例
一只怂货小脑斧·2024-01-09 18:50

【sklearn练习】datasets的使用

示例（1）fromsklearn.datasetsimportfetch_olivetti_facesfaces=fetch_olivetti_faces()2、load类
我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】model常用属性和功能

介绍scikit-learn中的机器学习模型（estimator）通常具有一组常用属性和功能，这些属性和功能可以用于训练、评估和使用模型。以下是一些常见的模型属性和功能：常见属性：coef_：对于线性模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等），这个属性表示模型的系数（权重），用于描述特征的重要性。intercept_：对于线性模型，这个属性表示模型的截距（偏置项）。classes_：对于分类模型（
我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】preprocessing的使用

介绍scikit-learn中的preprocessing模块提供了多种数据预处理工具，用于准备和转换数据以供机器学习模型使用。这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。
我感觉。·2024-01-09 18:51

【sklearn练习】鸢尾花

一、importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
我感觉。·2024-01-09 18:21

【AI】AI和点云（2/2）

点云压缩可以分为三个主要步骤：数据预处理、数据压缩和数据编码。数据预处理包括数据清洗、坐标转换、数据分块等操作，目的是去除噪声、统一坐标系、减小
giszz·2024-01-09 17:49

xgb模型json转pmml

二方案：方法一：通过python的方式需要安装sklearn2pmml和nyoka。两个包借助于xgboost_to_pmml方法和PMMLPipeline对象实现纯python代
zcc_0015·2024-01-09 15:31

Matlab实现标准化和归一化

一直使用python的sklearn库对数据进行标准化（归一化）处理，已经习惯了sklearn的一套操作（MinMaxScaler,StandardScaler）,但是最近项目需要使用Matlab，所以记录一下
Mobius8086·2024-01-09 12:56

人脸表情识别从 0 到部署，猜猜『轮到你了』的微笑狼人到底是谁！

更多内容请关注『机器视觉CV』公众号，提供免费GPU本文实现了从项目调研、数据收集、数据预处理、深度卷积神经网络训练再到服务器部署，实现了一个人脸表情识别的小项目，非常适合一直在学习，但是找不到合适的练手项目的同学
机器视觉CV·2024-01-09 09:38

机器学习（四） -- 模型评估（4）

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）机器学习（四）--模型评估（1-4）未完待续……目录机器学习（四）--模型评估（1）机器学习（
₫从心·2024-01-09 08:43

【Python机器学习】构造决策树

如果不防止过拟合：fromsklearn.treeimportDecision
zhangbin_237·2024-01-09 08:28

day5-机器翻译

内容包括：机器翻译难点数据预处理数据清洗3.encoder-decoder结构机器翻译难点：普通的rnn，输入n个x，那么输出n个y，但是机器翻译输入和输出长度往往并不相等数据预处理数据清洗将输入转换为
wamgz·2024-01-08 22:58

卷积自编码去噪（基于pytorch）

pan.baidu.com/s/10hZI4a-8I9cNJWw_baCD1Q提取码：ykerimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskimage.utilimportrandom_no
JiYH·2024-01-08 12:45

数据预处理专题

数据不一致性，如单位。噪声数据，错误的数据，异常的数据，偏离期望值或常理。规范化缺失值替换最常用还是插补第一种可以用第二种需要资料第三种需要用接近的样本进行插补，判断欧几里得距离第五种，推荐使用，拉格朗日插值法插值目的：处理数据的手段，对缺失数据补全（线性，拉格朗日，牛顿）拟合：预测和寻找规律牛顿插值法牛顿插值和拉格朗日的缺点，不能全面反映被插函数的形态，用分段三次埃尔米特PCHIP插值可以直接调
爱静的龙猫·2024-01-08 11:30

设计一个二分类器都需要那些步骤？

2.数据预处理：在裁剪人脸地标时，确保裁剪后的图像大小一致，以便输入到模型中。数据增强是个不错的选择，但要确保不过度增强，以免引入噪声。常见的数据增强包括旋转、翻转、缩放等。3.模型
一只发呆的猪·2024-01-08 11:55

dbscan聚类算法python代码

以下是一个使用Python实现DBSCAN算法的示例代码：fromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotasplt
46497976464·2024-01-08 07:13

第三十七周周报：文献阅读+掩码、多头注意力机制+位置编码

目录摘要Abstract文献阅读：基于注意力的LSTM大地震预报网络现有问题提出方法基于注意力的LSTM网络研究实验实验目的数据集评估指标数据预处理和特征提取结果讨论MaskedSelf-Attention
m0_66015895·2024-01-08 06:35
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