均值滤波器 均值滤波器是一种使用频次较高的线性滤波器.它的实现原理很简单,就是指定一个长度大小为奇数的窗口,使用窗口中所有数据的平均值来替换中间位置的值,然后平移该窗口,平移步长为 1,继续重复上述操作,直至滑动到时序数据的末尾,如此一来,对时序数据的过滤操作就结束了.均值滤波器的思路简单,计算速度快,但是它容易被窗口中的极值点或者峰值所左右,不能很好地保留序列的边缘信息,在去噪的同时也对数据信号的细节特征产生了一定的破坏,不能很好地去除噪声点,这极大地影响了模型的预测精度. 均值滤波的公式 其

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

当前,机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科,需要深入地研究学习才能精通. <机器学习与数据科学基于R的统计学习方法>试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目.为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,涉及数据连接.数据处理.探索性数据分析.监督机器学习.非监督机器学习和模 型评估.选用的是R统计环境,所有代码示例都是用R语言编写的,涉及众多流行的R包和数据集. 适合数据科学家.数据分析师.软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考. 学习参考:

机器学习PAL数据可视化 本文以统计全表信息为例,介绍如何进行数据可视化. 前提条件 完成数据预处理,详情请参见数据预处理. 操作步骤 登录PAI控制台. 在左侧导航栏,选择模型开发和训练 > Studio-可视化建模. 在PAI可视化建模页面,单击进入机器学习.                                                                                                                     

机器学习PAL数据预处理 本文介绍如何对原始数据进行数据预处理,得到模型训练集和模型预测集. 前提条件 完成数据准备,详情请参见准备数据. 操作步骤 登录PAI控制台. 在左侧导航栏,选择模型开发和训练 > Studio-可视化建模.在PAI可视化建模页面,单击进入机器学习.                                                                                                               

1.1 机器学习的分类 监督学习:线性回归或逻辑回归, 非监督学习:是K-均值聚类, 即在数据点集中找出“聚类”. 另一种常用技术叫做主成分分析(PCA) , 用于降维, 算法的评估方法也不尽相同. 最常用的方法是将均方根误差(RMSE) 的值降到最小, 这一数值用于评价测试集的预测结果是否准确. RMSE评价法会在第7章进行更深入的解释. 另一种常用的评估方法是AUC, 即ROC曲线下的面积. 1.8 使用R包 有大量的通用包(当前大约是7000个) , 其中很多涉及有用的统计方法, 也有特定

今天是2017年12月30日,2017年的年尾,2018年马上就要到了,回顾2017过的确实很快,不知不觉就到年末了,再次开篇对2016.2017年的学习数据挖掘,机器学习方面的知识做一个总结,对自己所学的知识也做一个梳理,查漏补缺关于数据挖据.数据分析,可视化,ML,DL,NLP等. 作者:csj更新时间:2017.12.27 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 *学习总结: 2016.10 主要看的书 <Python3-廖雪峰>,<Python核

前言 ———————————————————————————————————————— 在机器学习算法中,我们经常会遇到分类特征,例如:人的性别有男女,祖国有中国,美国,法国等.这些特征值并不是连续的,而是离散的,无序的.通常我们需要对其进行特征数字化. 那什么是特征数字化呢?例子如下: 性别特征:["男","女"] 祖国特征:["中国","美国,"法国"] 运动特征:["足球","篮球

&*&:2017/6/16update,最近几天发现阅读这篇文章的朋友比较多,自己阅读发现,部分内容出现了问题,进行了更新. 一.什么是PCA:摘用一下百度百科的解释 PCA(Principal Component Analysis),主成分分析,是一种统计方法,通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分. 二.PCA的用途及原理: 用途:数据降维 原理:线性映射(或线性变换),简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上,那么在数据分析上,

Python读写excel的工具库很多,比如最耳熟能详的xlrd.xlwt,xlutils,openpyxl等.其中xlrd和xlwt库通常配合使用,一个用于读,一个用于写excel.xlutils结合xlrd可以达到修改excel文件目的.openpyxl可以对excel文件同时进行读写操作. 而说到数据预处理,pandas就体现除了它的强大之处,并且它还支持可读写多种文档格式,其中就包括对excel的读写.本文重点就是介绍pandas对excel数据集的预处理. 机器学习常用的模型对数据输入

数据预处理是机器学习中最基础也最麻烦的一部分内容 在我们把精力扑倒各种算法的推导之前,最应该做的就是把数据预处理先搞定 在之后的每个算法实现和案例练手过程中,这一步都必不可少 同学们也不要嫌麻烦,动起手来吧 基础比较好的同学也可以温故知新,再练习一下哈 闲言少叙,下面我们六步完成数据预处理 其实我感觉这里少了一步:观察数据 [此处输入图片的描述][1] 这是十组国籍.年龄.收入.是否已购买的数据 有分类数据,有数值型数据,还有一些缺失值 看起来是一个分类预测问题 根据国籍.年龄.收入来预测是够会

# 背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还

背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还是发

I = imread('111.jpg');%读取处理好的图片,必须是严格坐标轴线为边界的图片 I=rgb2gray(I); %灰度变化 I(I>200)=255; %二值化 I(I<=200)=0; %二值化 imshow(I) %显示图片 [y,x] = find(I==0); %找出曲线的像素位置 y = max(y) -y; %将屏幕坐标转换为有手系迪卡坐标 y = fliplr(y); %左右翻转数据 plot(x,y,'r.','markersize',2)%显示转换后的图像 [X

前言 我们在学习机器学习相关内容时,一般是不需要我们自己去爬取数据的,因为很多的算法学习很友好的帮助我们打包好了相关数据,但是这并不代表我们不需要进行学习和了解相关知识.在这里我们了解三种数据的爬取:鲜花/明星图像的爬取.中国艺人图像的爬取.股票数据的爬取.分别对着三种爬虫进行学习和使用. 体会 个人感觉爬虫的难点就是URL的获取,URL的获取与自身的经验有关,这点我也很难把握,一般URL获取是通过访问该网站通过抓包进行分析获取的.一般也不一定需要抓包工具,通过浏览器的开发者工具(F12/Fn+

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代

MapReduce是一个分布式计算框架 优点:可在短时间内完成大量工作 缺点:算法必须经过重写,需要对系统工程有一定的理解 使用数据类型:数值型和标称型数据 MapReduce在大量节点组成的集群上运行,它的工作流程是: 第一步,单个作业被分成很多小份,输入数据也被切片分发到每个节点,各个节点只在本地数据上做运算,对应的运算代码称为mapper,这个过程被称作map阶段.每个mapper的输出通过某种方式组合(一般还会做排序).排序后的结果再被分成小份分发到各个节点进行下一步处理工作. 第二步的

1. np.random_choice(array, len)  进行随机的数据选择,array表示抽取的对象,len表示抽取样本的个数 数据的下采样是对多的数据进行np.random.choice 随机的抽取,抽取出于少的样本相同的索引个数,将两组索引进行合并,从原始数据中重新取值 # 2 进行数据的下采样 negtive_len = len(data[data.Class==1]) negtive_index = data[data.Class==1].index # 获得正常样本的数据便签

from imblearn.over_sampling import SMOTE  # 导入 overstamp = SMOTE(random_state=0) # 对训练集的数据进行上采样,测试集的数据不需要SMOTE_train_x, SMOTE_train_y = overstamp.fit_sample(train_x, train_y) 由于数据分布的不均衡,因此对数据进行上采样,上采样的数据指的是将少数的样本扩增到与多数样本相同的样本数 使用的方法: 取少数样本中的一个数据,求出该样

数据归一化(Feature Scaling) 一.为什么要进行数据归一化 原则:样本的所有特征,在特征空间中,对样本的距离产生的影响是同级的: 问题:特征数字化后,由于取值大小不同,造成特征空间中样本点的距离会被个别特征值所主导,而受其它特征的影响比较小: 例:特征1 = [1, 3, 2, 6, 5, 7, 9],特征2 = [1000, 3000, 5000, 2000, 4000, 8000, 3000],计算两个样本在特征空间的距离时,主要被特征2所决定: 定义:将所有的数据(具体操作时

注意: 本代码是由[MATLAB R2015b win 32位]编写. 先上代码: %% 清空变量 clear all; clc; %% 取点之后趋势是对的,也就是点与点之间的比例是对的,但是每个点的真实值和原图对不上,需要按照真实的坐标处理一下 max_axis_X=5; %这里是真实坐标中横轴的最大值 max_axis_Y=25; %这里是真实坐标中纵轴的最大值 flag = 0; %如果图形的纵坐标是正数,flag=0,如果是负数,flag = 1; shift = 0; %如果横坐标不在