Pandas选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快 ...
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2018-08-20 22:56:40
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数据预处理阶段暂时先告一段落，现在来看看如何设计表之间的关联关系。因此需要一些专门的工具来设计和处理表之间的关系，这里我们选用工具PowerDesigner。由于我用的数据库是MySQL，其他数据库也是大同小异，下面比较详细的介绍如何向PowerDesigner中导入MYSQL数据库结构。 第一步， ...
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2018-08-09 10:10:30
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数据预处理 在使用 TensorFlow 作为后端的时候，在 Keras 中，CNN 的输入是一个4维数组（也被称作4维张量），它的各维度尺寸为 (nb_samples, rows, columns, channels)。其中 nb_samples 表示图像（或者样本）的总数，rows, colum ...
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2018-08-07 20:46:59
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目录 4.1 数据清洗 4.1.1 缺失值处理 4.1.2 异常值处理 4.2 数据集成 4.2.1 实体识别 4.2.2 冗余属性识别 4.3 数据变换 4.3.1 简单函数变换 4.3.2 规范化 4.3.3 连续属性离散化 4.3.4 属性构造 4.3.5 小波变换 4.4 数据规约 4..4 ...
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2018-08-06 19:17:41
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上一篇讲了ID3决策树原理，现在开始拿一个例子进行实战 一、python机器学习库 scikit-learn。sklearn是一个Python第三方提供的非常强力的机器学习库，它包含了从数据预处理到训练模型的各个方面。在实战使用scikit-learn中可以极大的节省我们编写代码的时间以及减少我们的 ...
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2018-08-06 00:35:26
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课程简介:课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过Python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同
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2018-07-26 15:00:32
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机器学习过程主要包括：数据的特征提取、数据预处理、训练模型、测试模型、模型评估改进等几部分 传统机器学习算法主要包括以下五类： 回归：建立一个回归方程来预测目标值，用于连续型分布预测 分类：给定大量带标签的数据，计算出未知标签样本的标签取值 聚类：将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇，每一簇数据有 ...
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编程语言 时间：
2018-07-25 20:08:14
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目录 一、 特征工程是什么？ 2 ①特征使用方案 3 ②特征获取方案 4 ③特征处理 4 1. 特征清洗 4 2. 数据预处理 4 3. 特征监控 4 二、 数据预处理 5 1. 无量纲化 5 1.1标准化 5 1.2区间缩放法 7 1.3归一化方法有两种 7 2. 对定量特征二值化 8 1. 为什 ...
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2018-07-19 23:26:41
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本章的几个概念： 估计器（estimator） 用于分类、聚类和回归分析 转换器（transformer）:用于数据预处理回来数据转换 流水线（pipeline）： 组合数据挖掘流程， 便于在此使用 1.scikit-learn估计器 数据集下载地址：UCI 加载数据集： #coding=gbk # ...
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2018-07-19 13:35:57
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4 模块开发—数据预处理 4.1 主要目的： ...
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Web程序 时间：
2018-07-18 17:19:00
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