0.Principal component analysis (PCA) Principal component analysis (PCA) is a statistical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of linearly uncorrelated …

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均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在train集上做标准化后,用同样的标准化器去标准化test集,此时可以用scaler scaler = sklearn.preprocessin…

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中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 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均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai…

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…

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…

返回数据中提取数据的方法 比如下面的案例是,取店铺名称 接口返回数据如下: {"Code":0,"Msg":"ok","Data":{"StoreName":"小贝书屋", "StoreLogo":"xkdnewyun/systemfile/images/100e478a75754c6f9237cd25e5874ca1.jpg","Con…

 最简单删除SQL Server中所有数据的方法 编写人:CC阿爸 2014-3-14 其实删除数据库中数据的方法并不复杂,为什么我还要多此一举呢,一是我这里介绍的是删除数据库的所有数据,因为数据之间可能形成相互约束关系,删除操作可能陷入死循环,二是这里使用了微软未正式公开的sp_MSForEachTable存储过程. 也许很多读者朋友都经历过这样的事情:要在开发数据库基础上清理一个空库,但由于对数据库结构缺乏整体了解,在删除一个表的记录时,删除不了,因为可能有外键约束,一个常见的数据库结构是一…

this.$parent或者 this.$root 在子组件中判断this.$parent获取的实例是不是父组件的实例 在子组件中console.log(this.$parent)  在父组件中console.log(this) 看看console出来的两个实例是不是同一个 如果是同一个  就可以在子组件中通过this.$parent.属性名,this.$parent.方法名     来调用父组件中的数据或者方法 在lsd-contact-item中this.$parent获取到的父组件实例不是…

* ResultSet 结果集:封装了使用JDBC 进行查询的结果 * 1. 调用Statement 对象的 executeQuery(sql) 方法可以得到结果集 * 2. ResultSet 返回的实际上就是一张数据表,有一个指针指向数据表的第一行的前面, * 可以调用next()方法检测下一行是否有效,若有效,返回true,且指针下移, * 相当于iterator 对象的 hasNext() 和 next()方法的结合体 * 3. 当指针定位到一行时,可以通过调用getXxx(index)…

1 数据无量纲化 在机器学习算法实践中,我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格,或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”.譬如梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度:而在距离类模型,譬如K近邻,K-Means聚类中, 无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响.(一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树我们不需要无量纲化,决策树可以把任意数据都处理得很好.) 数据的无量纲…