在上一篇博客中介绍了数值型数据的预处理但是真实世界的数据集通常都含有分类型变量(categorical value)的特征.当我们讨论分类型数据时,我们不区分其取值是否有序.比如T恤尺寸是有序的,因为XL>L>M.而T恤颜色是无序的.在讲解处理分类数据的技巧之前,我们先创建一个新的DataFrame对象: import pandas as pd from pandas import DataFrame data = {'color':['green','red','blue'],       …

数据标准化:当单个特征的样本取值相差甚大或明显不遵从高斯正态分布时,标准化表现的效果较差.实际操作中,经常忽略特征数据的分布形状,移除每个特征均值,划分离散特征的标准差,从而等级化,进而实现数据中心化. 一.标准化(Standardization),或者去除均值和方差进行缩放 公式为:(X-X_mean)/X_std 计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按其属性(按列进行)减去其均值,然后除以其方差.最后得到的结果是,对每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差值为1. 首先说明下skl…

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 1 skl…

在开发项目中通过使用Solr所提供的Solrj(java客户端)获取索引库中的数据,这才是真正对项目起实质性作用的功能,提升平台的检索性能及检索结果的精确性 第一步,引入相关依赖的jar包 第二步,根据solrj所提供的各种查询场景实现对应的功能,直接上代码,该代码是项目中实际使用场景而编写的,主要都是根据solr查询规范实现 private ReturnDTO handleData(SearchArgumentsDTO searchArgumentsDTO) { ReturnDTO retur…

1 简介 数据挖掘的五大流程: 1. 获取数据 2. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测,纠正或删除损坏,不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有:数据类型不同,比如有的是文字,有的是数字,有的含时间序列,有的连续,有的间断.也可能,数据的质量不行,有噪声,有异常,有缺失,数据出错,量纲不一,有重复,数据是偏态,数据量太大或太小 数据预处理的目的:让数据适应模型,匹配模型的需求 3. 特征工程: 特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程,可以通过挑选最相关的特…

先说说需求.在SQL server数据库中的表里存在一些数据,现在整理的Excel文档中也存在一些数据,现在需要通过根据比较某个字段值(唯一)来判断出,在库中有但excel中没有的数据. 大概的思路就是先循环遍历所有的excel文件 import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.sql.Con…

练习VBA Sub 填报入库单() Dim basedb As String, cpdb As String, wb As Workbook, ws As Worksheet, curWs As Worksheet, v As String On Error Resume Next Application.ScreenUpdating = False Application.DisplayAlerts = False basedb = "D:\基础库\分析数据.xlsx" cpdb =…

业务需求 给出一段文本,自动识别出文本中包含的关键字信息,关键字是库里已知的数据,根据类型的不同显示出不同的颜色 业务分析 1)采用css:文本识别出来后,根据识别出的文本更改对应文本的dom,通过更改css来实现 缺点:比较麻烦,只能标注颜色,不易于维护和拓展 2)采用svg:使用svg绘制文本,绘制颜色标注 优点:比较灵活,便于后续拓展 实现效果 实现难点 想象很美好,实现很骨感,代码实现的过程中遇到了不少问题,这里记录下解决方法.本文主要粘贴核心代码,不是全部的业务代码哦~ 1.svg的换…

1.查找字段在库中哪个表 如果要查找FName select   a.name,b.name   from   syscolumns a   inner   join   sysobjects   b   on   a.id=b.id  where   a.name   =   'FName' 2.查找数据值在哪个表中 如果要查找 制动器组 declare @cloumns varchar(40) declare @tablename varchar(40) declare @str varch…

当数据预处理完成后,我们就要开始进行特征工程了. 在做特征选择之前,有三件非常重要的事:跟数据提供者开会!跟数据提供者开会!跟数据提供者开会!一定要抓住给你提供数据的人,尤其是理解业务和数据含义的人,跟他们聊一段时间.技术能够让模型起飞,前提是你和业务人员一样理解数据.所以特征选择的第一步,其实是根据我们的目标,用业务常识来选择特征.来看完整版泰坦尼克号数据中的这些特征 其中是否存活是我们的标签.很明显,以判断“是否存活”为目的,票号,登船的舱门,乘客编号明显是无关特征,可以直接删除.姓名,舱位…