python数据预处理之缺失值简单处理:https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79799629 该博客总结比较详细,感谢博主. 我们在进行模型训练时,不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况,下面整理了几种填充空值的方法 1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充,例如0,9999, -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99 data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-9

机器学习新手,接触的是<机器学习实战>这本书,感觉书中描述简单易懂,但对于python语言不熟悉的我,也有很大的空间.今天学习的是k-近邻算法. 1. 简述机器学习 在日常生活中,人们很难直接从原始数据本身获得所需信息.而机器学习就是把生活中无序的数据转换成有用的信息.例如,对于垃圾邮件的检测,侦测一个单词是否存在并没有多大的作用,然而当某几个特定单词同时出现时,再辅以考虑邮件的长度及其他因素,人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件. 机器学习分为监督学习和无监督学习,其中: (1)监督学

ljust()方法返回字符串左对齐的字符串长度宽度.填充是通过使用指定的fillchar(默认为空格).如果宽度小于len(s)返回原始字符串.语法 以下是ljust()方法的语法: str.ljust(width[, fillchar]) 参数 width -- 这是填充后字符串的总长度. fillchar -- 这是填充符,默认为空格. 返回值 此方法返回新字符串.填充是通过使用指定fillchar(默认为空格).如果宽度小于len(s),返回原始字符串. 例子 下面的例子显示了ljust(

学习曲线的目的是选择更好的模型参数.以最近邻算法为例,选取最近的多少个数据点,才能达到最优.可以控制训练集不动,调整最近的点的个数,绘制学习曲线. import matplotlib.pyplot as plt score = [] krange=range(1,21) # K值取值范围 for i in krange: clf=KNN(n_neighbors=i) clf=clf.fit(Xtrain,Ytrain) score.append(clf.score(Xtest,Ytest)) p

#得到分类数据和测试数据 import pymysql import struct from numpy import * a=['']*20 #存图像 分类数据 b=[[0]*76800]*20#存图像 分类数据 c=[0]*76800#存图像 测试数据 def connectSql_1(): conn = pymysql.connect(host='192.168.9.163', user='hlyxtmi', passwd='19560530', db='tmi-ds', charset=

K近邻(KNN):分类算法 * KNN是non-parametric分类器(不做分布形式的假设,直接从数据估计概率密度),是memory-based learning. * KNN不适用于高维数据(curse of dimension) * Machine Learning的Python库很多,比如mlpy(更多packages),这里实现只是为了掌握方法 * MATLAB 中的调用,见<MATLAB分类器大全(svm,knn,随机森林等)> * KNN算法复杂度高(可用KD树优化,C中可以用

面向对象的编程简要概括就是将要处理的问题抽象为数据和操作的集合,用类对其进行封装.其中数据和操作都称为类的属性,它们是一般是不变的. 对类进行实例化生成我们所说的对象,对象有自己的属性.对象的属性一般是个性化的,不同的对象可能具有不同的属性.同一个类的所有对象都共享类的属性. 对象属性的查找顺序为:对象自身 --> 类 --> 类的祖先类 在python中一切皆对象. 以下我们讨论python中类相关的概念和语法. 1.类的定义 class ClassName: <statement-1

输入输出 输入函数 raw_input (Python3:input) >>> raw_input("请输入一个字母") #获取输入内容的一个函数 请输入一个字母A 'A' >>> >>> name = raw_input("Please input your name:") #输入得内容赋值给一个变量 Please input your name:tom >>> name 'tom' >

Python股票数据分析 最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn.tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的 官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5.seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能. 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn

Python要访问一个网页并读取网页内容非常简单,在利用<第14.5节 利用浏览器获取的http信息构造Python网页访问的http请求头>的方法构建了请求http报文的请求头情况下,使用urllib包的request模块使得这项工作变得非常容易,具体语句如下: header = mkhead() req = urllib.request.Request(url=site,headers=header) sitetext = urllib.request.urlopen(req).read(

一.数据探索 1.数据读取 遍历文件夹,读取文件夹下各个文件的名字:os.listdir() 方法:用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表.这个列表以字母顺序. 它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夹中. 1.1 CSV格式数据 详细说明 (1)读取 ### python导入csv文件的4种方法 # 1.原始的方式 lines = [line.split(',') for line in open('iris.csv')] df = [[float(x) for x in li

前言 什么是Dash 面向程序员的文档库(Mac) 代码片段管理工具 这是强烈推荐给每天在各种API文档中摸爬滚打的程序员们的神器. 为什么要自己制作文档 官方的源中没有相关文档 文档在离线下体验更好 最近在研究 Phantomjs ,相关的文档比较缺乏,主要是看官网的教程及API等,遇到一个问题就是家里的网络访问国外的站点太慢,体验太差.可能是因为技术较新的原因,发现Dash中并没有相关文档,给Dash作者反馈后,得到了如下的答复: I've recorded your vote toward

k-临近算法 算法步骤 k 临近算法的伪代码,对位置类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: 计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离: 按照距离递增次序排序: 选取与当前点距离最小的k个点: 确定前k个点所在类别的出现频率: 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类. Python 代码为 kNN.py 的 classify0方法. def classify0(inX, dataSet, label, k): ''' kNN 算法实现函数 输入参数解释如下 inX: 输入数

目录 1. 数据探索的步骤和准备 2. 缺失值处理 为什么需要处理缺失值 Why data has missing values? 缺失值处理的技术 3. 异常值检测和处理 What is an outlier? What are the types of outliers? What are the causes of outliers? What is the impact of outliers on dataset? How to detect outlier? How to remov

我写的路径是绝对路径,其他的文件读写完全是没有问题的但是pandas就是不行,于是我改写为全路径:'E:/Python/KNN/iris.csv' 即可解决

电脑:系统是Mac OS  系统自带python2.7  自己下载安装了python3.6 问题:一开始我想在终端下执行python2的相关代码   例如 python kNN.py (kNN.py这个代码也是用python2写的) ,但是会出现错误,因为我的python2.7中并没有matplotlib包,所以我就用pip install matplotlib 进行安装,但是都只能装到 python3中,于是又用pip2 install matplotlib还是不好使,各种求助也是无用.  

前言 主要现在项目中使用的参数绑定五花八门的,搞得很头大,例如有些用字符串接收日期,用字符串接受数组等等,完全没有利用好 SpringMVC 的优势,这里自己也总结一下,免得到时又要百度谷歌查找. 以下实践的 Spring 版本是:5.2.7.RELEASE 一.SpringMVC 中不同类型的数据绑定 1.1.基础数据类型 默认参数名 // http://localhost:8080/baseType3?a=123 @GetMapping("/baseType") @Response

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 改进 1.2 前文回顾 0x02 合成模型 2.1 主体逻辑 2.2 支撑逻辑 0x03 模型转换 3.1 分离子图 3.2 转换模型 3.2.1 转换Module 3.2.2 模版文件 3.2.3 生成文件 3.3 融合模型 3.3.1 main函数逻辑 3.3.2 融合模型 3.3.3 输出 3.

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

向@yangliuy大牛学习NLP,这篇博客是数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAVA实现(上)的Python实现.入门为主,没有太多自己的东西. 1. 数据集 Newsgroup新闻文档集,含有20000篇左右的Usenet文档,平均分配在20个新闻组,即有20个文件夹.现在用的Newsgroup18828新闻文档集是经过处理的,即每篇文档只属于一个新闻组. 2. 预处理,对每篇文档进行文本处理,为后续构造字典.提取特征词做准备 # -*- cod