在默认情况下，Python 程序是单个进程，使用单 CPU 核心执行。致使多核设备无法利用而算力浪费。通过使用 Python 的 concurrent.futures 模块，可以让一个普通的程序转换成适用于多核处理器并行处理的程序，进而提升数据预处理的效率。 案例： 简单例子，在单个文件夹中有一个图 ...
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2018-10-08 21:38:40
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数据预处理1、数据审核：检查数据中是否有错误 原始数据->完整性：所调查的对象是否有遗漏。 准确性:数据是否有错误、存在异常值 ->异常值 ：记录错误，予以纠正；正确地值，予以保留。 二手数据->适用性：明确数据的来源、口径、背景材料，以便确定数据是否符合分析研究的需要。 时效性:对于时效性较强的问 ...
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2018-10-02 17:42:19
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数据预处理-异常值识别 from:http://shataowei.com/2017/08/09/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86-%E5%BC%82%E5%B8%B8%E5%80%BC%E8%AF%86%E5%88%AB/ 系统总结了常用的 ...
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2018-09-30 12:42:17
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1 #coding=utf-8 2 #1.数据预处理 3 import numpy as np #导入模块，numpy是扩展链接库 4 import pandas as pd 5 import tensorflow 6 import keras 7 from keras.utils import n... ...
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2018-09-27 19:48:04
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数据源加速见官方文档（必须使用DAAL自己的库）： Data Management Numeric Tables Tensors Data Sources Data Dictionaries Data Serialization andDeserialization Data Compression ...
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2018-09-25 20:34:23
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一、选择题+ +1.一般来说，当居民的收入减少时，居民储蓄存款也会相应减少，二者之间的关系是(B)A.负相关B.正相关C.零相关D.曲线相关+ +2.对客户的生命周期进行分类主要使用以下哪个方法？(A)A.聚类分析B.判别分析C.逻辑回归D.线性回归+ +3.下列哪项不属于数据预处理阶段做的任务？( ...
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2018-09-18 16:02:34
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LearningPipeline类用于定义执行所需机器学习任务所需的步骤，让机器学习的流程变得直观。 创建工作流 创建LearningPipeline实例，通过Add方法向流水线添加步骤，每个步骤都继承自ILearningPipelineItem接口。 其中，蓝色部分是可选步骤。 生成预测模型 调用 ...
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2018-09-16 19:39:24
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预处理数据 在我们的日常生活中，需要处理大量数据，但这些数据是原始数据。 为了提供数据作为机器学习算法的输入，需要将其转换为有意义的数据。 这就是数据预处理进入图像的地方。 换言之，可以说在将数据提供给机器学习算法之前，我们需要对数据进行预处理。 数据预处理步骤 按照以下步骤在Python中预处理数 ...
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2018-08-25 14:18:35
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我们使用了两种提取方式 1 .词频统计 2. 关键字提取 关键字提取的方式效果更好一些 第一步：数据读取 第二步：数据预处理，把每一行的内容拆分成一个个词 第三步： 与停用词库进行比对，去除内容中的停用词 ‘ 第四步构建模型，这里的数据我们需要做一步‘ ’.join的重连接,对于分类标签需要转换为数 ...
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2018-08-23 02:22:45
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<! TOC "pandas pivot_table 活学活用实例教程" "导入相关数据分析的库" "首先进行commentTime时间进行数据预处理" "查看数据类型信息" "最简单的透视表" "直接敲击该函数，在notebook中可以查看该函数的参数" "多个索引列" "特定列的统计" "规定特 ...
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2018-08-21 00:28:43
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