2.常用数据预处理方法 这个部分总结的是在Python中常见的数据预处理方法。 2.1标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去 ...
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2017-06-03 10:01:09
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数据导入到python环境：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html（英文版） IO Tools (Text, CSV, HDF5, ...)¶ The pandas I/O API is a set of top level reade ...
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2017-05-24 10:12:21
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转载自：http://2hwp.com/2016/02/03/data-preprocessing/ 常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scal ...
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2017-05-24 10:10:04
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周老师的书，对神经网络写了一个小的Demo 是最简单的神经网络，只有一层的隐藏层。 这次练习依旧是对西瓜的好坏进行预测。 主要分了以下几个步骤 1、数据预处理 对西瓜的不同特性进行数学编码表示（0~1），我是直接编了对应数字。含糖量已经是一个0~1之间的数，所以就没有进行处理 青绿 1 乌黑 0.5 ...
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2017-05-22 12:00:24
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1.当PartitionColumn的基数为1（如下图）时。则会报错报错如下图源代码如下\sqoop-1.99.6-bin-hadoop200\connector\connector-generic-jdbc\src\main\java\org\apache\sqoop\connector\jdbc\GenericJdbcPartitioner.java将源代码改为即可2.Job中参数Nullvalueallowedforthepart..
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2017-05-21 21:47:03
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这部分也许是数据预处理最为关键的一个阶段。 如何对数据降维是一个很有挑战，很有深度的话题，很多理论书本均有详细深入的讲解分析。 本文仅介绍主成分分析法(PCA)和探索性因子分析法(EFA)，并给出具体的实现步骤。 ...
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2017-05-20 21:56:51
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在对数据有了大致的了解以后，就需要对获取到的数据进行一个预处理了。预处理的过程并不简单，大致来说分成缺失值处理，异常值处理，数据归约等等 (可根据实际情况对这些阶段进行科学的取舍)。 下面将对这几个阶段一个个讲解。(本文中测试数据集nhanes2来自包lattice) ...
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2017-05-20 21:16:45
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在进行缺失，异常处理之后，往往要对数据进行变换。 变换有多种情况，主要是以下两种： - 规范化：对数据进行一定比例的缩放，让它实质落入某个具体区间。 - 离散化：将连续型数据转化为离散化。 ...
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2017-05-20 21:12:12
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数据中如果有某个值偏离该列其他值比较离谱，那么就有可能是一个异常的值。在数据预处理中，自然需要把这个异常值检测出来，然后剔除掉，或者光滑掉，或者其他各种方法进行处理。 需要注意的是，本文仅介绍最为基础的单维度异常检测及处理方法，而在实际应用中更多用到的是多维度异常检测，这部分得到时结合具体项目学习。 ...
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2017-05-20 21:12:06
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在对数据进行了初步探索后，想必读者对MovieLens数据集有了感性认识。而在数据挖掘/推荐引擎运行前，往往需要对数据预处理。预处理的重要性不言而喻，甚至比数据挖掘/推荐系统本身还重要。 然而完整的数据预处理工作会涉及到：缺失值，异常值，口径统一，去重，特征提取等等等等，可以单写一本书了，本文无法一... ...
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2017-05-20 17:23:49
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