原文链接 简介 为发挥 SIMD1 的最大作用,除了对其进行矢量化处理2外,我们还需作出其他努力.可以尝试为循环添加 #pragma omp simd3,查看编译器是否成功进行矢量化,如果性能有所提升,则达到满意状态. 然而,可能性能根本不会提升,甚至还会降低. 无论处于何种情况,为了最大限度发挥 SIMD 执行的优势并实现性能提升,通常需要重新设计算法和数据布局,以便生成的 SIMD 代码尽可能高效. 另外还可收到额外的效果,即标量(非矢量化)版代码会表现得更好. 本文将通过一个 3D 动画算…

R语言进行数据预处理wranging li_volleyball 2016年3月22日 data wrangling with R packages:tidyr dplyr Ground rules library(tidyr) library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The foll…

preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到 pipeline 过程中. 数据标准化 标准化预处理函数: preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True): 将数据转化为标准正态分布(均值为0,方差为1) preprocessing.minmax_scale(X, feature_range=(0, 1), axis=0, copy=True): 将数据…

理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分. 1.数据预处理的方法: ①数据归一化: 简单缩放:对数据的每一个维度的值进行重新调节,使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内 逐样本均值消减:在每个样本上减去数据的统计平均值,用于平稳的数…

Weka数据预处理(一) 对于数据挖掘而言,我们往往仅关注实质性的挖掘算法,如分类.聚类.关联规则等,而忽视待挖掘数据的质量,但是高质量的数据才能产生高质量的挖掘结果,否则只有"Garbage in garbage out"了.保证待数据数据质量的重要一步就是数据预处理(Data Pre-Processing),在实际操作中,数据准备阶段往往能占用整个挖掘过程6~8成的时间.本文就weka工具中的数据预处理方法作一下介绍. Weka 主要支持一种ARFF格式的数据,含有很多数据过滤方法…

数据预处理没有统一的标准,只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求,在对数据特性做了充分的理解之后,再选择相关的数据预处理技术,一般会用到多种预处理技术,而且对每种处理之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大,即使是声称数据挖掘专家的人可能在某一个方面研究得很深入,但面对新的应用情况和数据,一开始他也不可能很有把握地说能挖掘出有价值的东西,数据挖掘这个术语原来也叫数据采矿,就好比采矿,需要耐心,需要经验,学要总结.其本身是一个综合学科:人工智能,机器学习,数据库,统计学等学科的大综合.个人…

上篇文章讲了卷积神经网络的基本知识,本来这篇文章准备继续深入讲CNN的相关知识和手写CNN,但是有很多同学跟我发邮件或私信问我关于PaddlePaddle如何读取数据.做数据预处理相关的内容.网上看的很多教程都是几个常见的例子,数据集不需要自己准备,所以不需要关心,但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水,所以我就写一篇文章汇总一下,讲讲如何用PaddlePaddle做数据预处理. PaddlePaddle的基本数据格式 根据官网的资料,总结出PaddlePaddle支持多种不同的数据格式,…

据预处理是总称,涵盖了数据分析师使用它将数据转处理成想要的数据的一系列操作.例如,对某个网站进行分析的时候,可能会去掉 html 标签,空格,缩进以及提取相关关键字.分析空间数据的时候,一般会把带单位(米.千米)的数据转换为“单元性数据”,这样,在算法的时候,就不需要考虑具体的单位.数据预处理不是凭空想象出来的.换句话说,预处理是达到某种目的的手段,并且没有硬性规则,一般会跟根据个人经验会形成一套预处理的模型,预处理一般是整个结果流程中的一个环节,并且预处理的结果好坏需要放到到整个流程中再进行评…

数据预处理是指因为算法或者分析需要,对经过数据质量检查后的数据进行转换.衍生.规约等操作的过程.整个数据预处理工作主要包括五个方面内容:简单函数变换.标准化.衍生虚拟变量.离散化.降维.本文将作展开介绍,并提供基于Python的代码实现. 1. 简单函数变换 简单函数变换是指对原始数据直接使用某些数学函数进行转换,主要用于将不具有正态分布的数据变换成具有正态分布,同时也可以用于对数据进行压缩,比如\(10^8和10^9\)更关注的是相对差距而不是绝对差距,可以通过取对数变换实现. 常用的函数包括…

Python数据预处理:机器学习.人工智能通用技术 白宁超  2018年12月24日17:28:26 摘要:大数据技术与我们日常生活越来越紧密,要做大数据,首要解决数据问题.原始数据存在大量不完整.不一致.有异常的数据,严重影响到数据建模的执行效率,甚至可能导致模型结果的偏差,因此要数据预处.数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取.数据清理.数据集成.数据处理.数据变换.数据降维等处理后,不仅提高了数据质量,而且更好的提升算法模型性能.数据预处理在数据挖掘.自然语言处理.机器学习.深度学习算法中…