数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间.目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法.标准差法).折线型方法(如三折线法).曲线型方法(如半正态性分布).不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循. 常见的方法有:min-max标准化(Min-max normalization),log函数转换,atan函数转换,z-score标准化(zero-mena n…

#/usr/bin/python def Z_Score(data): lenth = len(data) total = sum(data) ave = float(total)/lenth tempsum = sum([pow(data[i] - ave,2) for i in range(lenth)]) tempsum = pow(float(tempsum)/lenth,0.5) for i in range(lenth): data[i] = (data[i] - ave)/temp…

这篇文章介绍了JQuery 获取json数据$.getJSON方法的实例代码,有需要的朋友可以参考一下 前台: function SelectProject() { var a = new Array; var r = window.showModalDialog('SelProject.aspx', a, "dialogWidth=1000px; dialogHeight=600px; resizable: yes"); if (typeof (r) != 'undefined')…

上一期中讲解了图像分类和目标检测中的数据增强的区别和联系,这期讲解数据增强的进阶版- yolov4中的Mosaic数据增强方法以及CutMix. 前言 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版.不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲.翻转.色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图. CutMix的处理方式比较简单,对一对图片做操作,简单讲就是随机…

任务简单的介绍是: 在新风格对象模型中,Python操作其实是在类中查找特殊方法的(经典对象是在实例中进行操作的),现在需要将一些新风格的实例包装到代理中,,此代理可以选择将一些特殊的方法委托给内部的被包装对象. 代码实施为: class Proxy(object): """所有代理的基类""" def __init__(self, obj): super(Proxy, self).__init__() #少了此补会导致无限递归循环 self._…

txt内容是手机号,数量500W,采用python代码生成,用时60S,本人技能有限,看官如果有更快的写法,欢迎留言交流. import random f = open("D:\\data.txt",'a') for i in range(1000000): m_2 = random.choice(str(34567)) m_3 = str(random.randint(0,9)) m_4 = str(random.randint(10000000,99999999)) moblie…

介绍 作为数据科学家,编写优化的Python代码非常非常重要.杂乱,效率低下的代码即浪费你的时间甚至浪费你项目的钱.经验丰富的数据科学家和专业人员都知道,当我们与客户合作时,杂乱的代码是不可接受的. 因此,在本文中,我将借鉴我多年的编程经验来列出并展示四种可用于优化数据科学项目中Python代码的方法. 优化是什么? 首先定义什么是优化.我们将使用一个直观的示例进行此操作. 这是我们的问题: 假设给定一个数组,其中每个索引代表一个城市,该索引的值代表该城市与下一个城市之间的距离.假设我们有两个索…

def get_len(url): return len(url) def get_url_count(url): if re.search('(http://)|(https://)', url, re.IGNORECASE) : return 1 else: return 0 def get_evil_char(url): return len(re.findall("[<>,\'\"/]", url, re.IGNORECASE)) def get_evil…

数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映…

转自:数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法.离散参考[数据预处理:独热编码(One-Hot Encoding)]. 基础知识参考: [均值.方差与协方差矩阵] [矩阵论:向量范数和矩阵范数] 数据的标准化(normalization)和归一化 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间.在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较…