1 标准化 & 归一化 导包和数据 import numpy as np from sklearn import preprocessing data = np.loadtxt('data.txt', delimiter='\t') 1.1 标准化 (Z-Score) x'=(x-mean)/std 原转换的数据为x,新数据为x′,mean和std为x所在列的均值和标准差 标准化之后的数据是以0为均值,方差为1的正态分布. 但是Z-Score方法是一种中心化方法,会改变原有数据的分布结构,不适合

<Python机器学习手册--从数据预处理到深度学习> 这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解,在应用中也能更为熟练. 以下是根据书上的代码进行实操,注释基本写明了每句代码的作用(写在本句代码之前)和print的输出结果(写在print之后).不一定严格按照书上内容进行,根据代码运行时具体情况稍作顺序调整,也加入了一些自己的理解. 如果复制到自己的环境下跑一遍输

<Python机器学习手册--从数据预处理到深度学习> 这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解,在应用中也能更为熟练. 02-加载数据 包括: 加载样本数据集 创建仿真数据集 加载CSV文件 加载Excel文件 加载json文件 查询SQL数据库 其中1.2部分内容主要是sklearn库中datasets的基本应用,在02-加载数据:加载数据集进行详细叙述. 3

pandas 绘图 import numpy as np import tflearn from tflearn.layers.core import dropout from tflearn.layers.normalization import batch_normalization from tflearn.data_utils import to_categorical from sklearn.model_selection import train_test_split import

前面几节说一些沉闷的概念,你若看了估计已经心生厌倦,我也是.所以,找到了一个理由来说一个有兴趣的话题,就是数据分析.是什么理由呢?就是,机器学习的处理过程中,数据分析是经常出现的操作.就算机器对大量样本预测了结果,那对结果进行数据分析与展示,也是经常遇到的标准作业,所以,这一次,来看看怎么做到数据分析的. 在python提供的模块中,pandas,是一个实用的数据分析的工具.说到pandas,我就想起"机动部队"里面的pandas(熊猫),一道绿光. 本文结合微信好友的数据,介绍如何使

Pandas是一款适用很广的数据处理的组件,如果将来从事机械学习或者数据分析方面的工作,咱们估计70%的时间都是在跟这个框架打交道.那大家可能就有疑问了,心想这个破玩意儿值得花70%的时间吗?咱不是还有很牛逼的Tensorflow, keras,神经网络,classification等等这些牛逼的技术(词汇)都没学习呢,咋突然冒出来一个pandas就要在机器学习中占了大部分精力去处理呢?其实啊,同学们,什么TensorFlow, Keras,神经网络, 随机森林啥的,看起来牛气哄哄的高大上的词汇

前言 集成开发环境(IDE)是提供给程序员和开发者的一种基本应用,用来编写和测试软件.一般而言,IDE 由一个编辑器,一个编译器(或称之为解释器),和一个调试器组成,通常能够通过 GUI(图形界面)来操作. 根据维基百科的描述:“Python 是一种广泛使用的高级的.通用的.解释的.动态编程语言.” Python 是一种相当古老且流行的语言,它是开源的,常被应用于网站开发(利用 Django.Flask 等框架).科学统计计算(NumPy.SciPy 等库可以帮助计算).软件开发等甚至更多. 文

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

背景:本文类似文章的目录部分,以系统学习python 新知识和复习总结用 摘要: python 基本语法 numpy库 matplotlib绘图库 pandas库 scikit-learn 机器学习库 内容: python 基本语法 python 栈和队列(使用list实现) yield 生成器 廖学峰 py2.7 numpy库 reference matplotlib绘图库 十分钟入门Matplotlib pyplot使用部分:pyplot_api;color_api;markers_api

1. 概述 1.1 功能 MLlib是Spark的机器学习(machine learing)库,其目标是使得机器学习的使用更加方便和简单,其具有如下功能: ML算法:常用的学习算法,包括分类.回归.聚类和过滤: 特征:特征萃取.转换.降维和选取: Pipelines:其是一个工具,目标是用于构建.测量和调节: 使用工具:包括线性代数.统计学习和数据操作等等. 1.2 API架包 MLlib有两个API架包: 1) Spark.mllib:基于RDD的API包,在spark 2.0时已经进入维护模

转载自:https://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/50848719 1.基于Spark自动扩展scikit-learn(spark-sklearn)1.1 导论Spark MLlib 将传统的单机机器学习算法改造成分布式机器学习算法,比如在梯度下降算法中,单机做法是计算所有样本的梯度值,单机算法是以全体样本为计算单位:而分布式算法的逻辑是以每个样本为单位,在集群上分布式的计算每个样本的梯度值,然后再对每个样本的梯度进行聚合操作等.在Spark M

1. 概述 1.1 功能 MLlib是Spark的机器学习(machine learing)库,其目标是使得机器学习的使用更加方便和简单,其具有如下功能: ML算法:常用的学习算法,包括分类.回归.聚类和过滤: 特征:特征萃取.转换.降维和选取: Pipelines:其是一个工具,目标是用于构建.测量和调节: 使用工具:包括线性代数.统计学习和数据操作等等. 1.2 API架包 MLlib有两个API架包: 1) Spark.mllib:基于RDD的API包,在spark 2.0时已经进入维护模

我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后,就尝试着写一本Python数据分析方面的书.正好去年有段时间股票题材比较火,就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书.在这段特殊时期内,夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走,终于在近期上市. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html. 感激涕零之余,用此文借博客园宝地向大家介绍我的新书,同时在王婆卖瓜之余,再以此经历讲下出书对程序员

案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标 本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户 而在数据中 class 已经进行标识, 而且这次的样本数据的两项结果是极度的不均衡 既正常用户的样本数量是远远大于异常数据的. 不均衡的数据处理方式可以进行 下采样, 或者上采样 ▨ 下采样 -  对

很多朋友想学习机器学习,却苦于环境的搭建,这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤. Step 1. Python的安装 python有2.x和3.x的版本之分,但是很多好的机器学习python库都不支持3.x,因此,推荐安装2.7版本的python.当前最新的python是2.7.12.链接如下: https://www.python.org/downloads/release/python-2712/ 里面可以看到有32位版和64位版的.如果你的机器是64位版的

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

在上篇文章学机器学习,不会数据处理怎么行?—— 一.NumPy详解中,介绍了NumPy的一些基本内容,以及使用方法,在这篇文章中,将接着介绍另一模块——Pandas.(本文所用代码在这里) Pandas数据结构介绍 大家应该都听过表结构,但是,如果让你自己来实现这么一个结构,并且能对其进行数据处理,能实现吗?我相信,大部分人都能做出来,但是不一定能做的很好.而Python中的一个模块pandas给我们提供了一个很好的数据结构,它包括了序列Series和数据框DataFrame.pandas是基于

箱型图对数据的展示也是非常清晰的,这是箱型图的一些代码 #导报 机器学习三剑客 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt if __name__ == "__main__":   #读取数据 第一个参数是文件名 , 第二个是文件页面 df = pd.read_excel('tips.xlsx','sheet1') # print(df) #调查小费比例与用时段关系 df[['p

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

数据访问 在入门教程中,我们已经使用过访问数据的方法.这里我们再集中看一下. 注:这里的数据访问方法既适用于Series,也适用于DataFrame. **基础方法:[]和. 这是两种最直观的方法,任何有面向对象编程经验的人应该都很容易理解.下面是一个代码示例: # select_data.py import pandas **as** pd import numpy **as** np series1= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], index=["C&qu

入门介绍 pandas适合于许多不同类型的数据,包括: · 具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据 · 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据. · 具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或不同类型) · 任何其他形式的观测/统计数据集. 由于这是一个Python语言的软件包,因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境.关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法. 关于如何获取pandas请参阅官网上的说明:pandas Installation. 通常情况下,我们可以