结果画出的图如上面所示。 主要步骤为： 第一：从原始数据中随机性的抽取数据，然后进行数据探索分析数据，数据探索分析包括： 1.数据清洗 2.缺失值处理 3.数据变换 第二：建模样本数据 1.模型训练 2.模型评价 第三：预处理后诊断数据 第四：自动诊断 第五：根据诊断结果进行模型的优化与重构 最后， ...
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2016-09-08 12:46:50
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一、reindex() 方法：重新索引 针对 Series 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。 如果传入的索引值在数据里不存在，则不会报错，而是添加缺失值的新行。 不想用缺失值，可以用 fill_value 参数指定填充值。 例如： fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值 ...
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2016-08-07 12:21:45
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方法一： 数学方法，先找到最大的值，需要比较最大的值和array size， 要是比array size小， 说明最大值missing。 然后用等差数列公式求得如果不缺失值的和，然后再减去array里数的和。 方法二： 先把不缺失的所有数取xor， 然后再对数组里的数取xor， 剩下的就是最后的结果 ...
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2016-07-19 13:25:20
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el最常用的几种使用场景： 从配置文件中读取属性 缺失值情况下，配置默认值 el内部字符串使用String的方法 三目运算符 正则表达式 注入系统属性（system properties） 调用系统原有函数 直接注入文件进行操作 读取另一个bean的函数的返回值 1、从配置文件中读取属性 appli ...
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2016-07-01 18:23:31
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本文介绍logistic回归，和改进算法随机logistic回归，及一个病马是否可以治愈的案例。例子中涉及了数据清洗工作，缺失值的处理。 一 引言 1 sigmoid函数，这个非线性函数十分重要，f(z) = 1 / (1 + e^(-z) ), 画图如下： 这个函数可以很好的把数轴上的值映射到0， ...
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2016-06-25 23:00:12
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先对其进行介绍： 数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。[1] 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为 ...
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2016-06-22 21:54:11
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>a<-2:12
>b<-seq(2,23,2)
>c<-c(1:11)^3
>d<-c(5:8,30:36)
>df<-data.frame(a,b,c,d)
>df$a[df$a==8]<-NA
>df$b[df$b==8]<-NA
>df$c[df$c==8]<-NA
>df$d[df$d==8]<-NA
>df$d[df$d==32]<-NA
>df
abcd
12215..
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2016-06-21 11:04:30
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// 可选值
let cities_ = ["Paris": 2241, "Madrid": 3165, "Amsterdam": 827, "Berlin": 3562]
// madridPopulation 的类型是可选类型 Int?,而非 Int。一个 Int? 类型的值是 Int 或者特//殊的 “缺失” 值 nillet madridPopulation: Int? = citi...
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2016-05-13 02:23:40
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目录 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 ...
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2016-05-02 18:31:47
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1 政府数据 Data.gov：这是美国政府收集的数据资源。声称有多达40万个数据集，包括了原始数据和地理空间格式数据。使用这些数据集需要注意的是：你要进行必要的清理工作，因为许多数据是字符型的或是有缺失值。 Socrata：它是探索政府相数据的另一个好地方。Socrata的一个了不起的地方是，他们 ...
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2016-04-22 07:03:05
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