sklearn数据过多

2024-08-25

sklearn 增量学习数据量大

问题实际处理和解决机器学习问题过程中,我们会遇到一些"大数据"问题,比如有上百万条数据,上千上万维特征,此时数据存储已经达到10G这种级别.这种情况下,如果还是直接使用传统的方式肯定行不通,比如当你想把数据load到内存中转成numpy数组,你会发现要么创建不了那么大的numpy矩阵,要么直接加载时报MemeryError. 在这种情况下我了解了几种选择办法,1. 对数据进行降维,2. 使用流式或类似流式处理,3. 上大机器,高内存的,或者用spark集群. 文档 Sklearn里面

查询数据过多页面反应慢引入缓存解决方案（Redis、H2）

问题:原系统查询接口不支持分页也不可能加入分页支持,导致Ajax查询数据过多,返回数据达到2W多条记录时响应已经极慢,查询功能不要求数据实时性,页面反应速度极慢.体验不好:经排查是由于数据量过大导致写回页面的时候慢,实现是直接Servlet输出流写到页面上(output.write(buffer, 0, b)): 需求变更:加快页面相应速度,页面要有分页功能,可以改变原接口在这种情况下有两种解决方案: 1.前端js分页

sklearn数据预处理－scale

对数据按列属性进行scale处理后,每列的数据均值变成0,标准差变为1.可通过下面的例子加深理解: from sklearn import preprocessing import numpy as np 测试数据: X = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]]) 使用sklearn进行scale处理时,有两种方式可供选择. 方式1:直接使用preprocessing.scale()方法: X_scaled = preproc

sklearn数据预处理

一.standardization 之所以标准化的原因是,如果数据集中的某个特征的取值不服从标准的正太分布,则性能就会变得很差 ①函数scale提供了快速和简单的方法在单个数组形式的数据集上来执行标准化操作 from sklearn import preprocessing import numpy as np X=np.array([[1,-1,2], [2,0,0], [0,1,-1]]) X_scaled=preprocessing.scale(X) print(X_scaled) "&q

【转】reduce端缓存数据过多出现FGC，导致reduce生成的数据无法写到hdfs

转自 http://blog.csdn.net/bigdatahappy/article/details/41726389 转这个目的,是因为该贴子中调优思路不错,值得学习搜索推荐有一个job,1000多个map,200个reduce,运行到最后只剩一个reduce(10.39.6.130上)的时候,出现以下异常,导致job失败: 2014-12-04 15:49:04,297 INFO [main] org.apache.hadoop.mapred.Merger: Down to the

mysql 批量插入数据过多的解决方法

使用场景: 测试时需要插入100w的数据,跑sql脚本插入非常慢. 存储过程如下: //DELIMITER DROP PROCEDURE if EXISTS createAmountCount; create PROCEDURE createAmountCount() BEGIN DECLARE i int; ; drop table if exists person ; create table person( id int not null auto_increment, name ) no

sklearn 数据预处理1: StandardScaler

作用:去均值和方差归一化.且是针对每一个特征维度来做的,而不是针对样本. [注:] 并不是所有的标准化都能给estimator带来好处. “Standardization of a dataset is a common requirement for many machine learning estimators: they might behave badly if the individual feature do not more or less look like standard

Echarts【1、数据过多导致显示不全分页，2、数据展示探讨分析】

eCharts_数据过多底部滚动条实现数据展示

效果图: 实现原理: 1.添加dataZoom属性效果实现代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/4.1.0.rc2/echarts.min.js"></script> <title></title> <

数据预处理及sklearn方法实现

1.标准化(中心化) 在许多机器学习执行前,需要对数据集进行标准化处理.因为很对算法假设数据的特征服从标准正态分布.所以如果不对数据标准化,那么算法的效果会很差. 例如,在学习算法的目标函数,都假设数据集的所有特征集中在0附近,并且有相同的方差.如果某个特征的方差远大于其他特征的方差,那么该特征可能在目标函数占的权重更大,使得算法不能从所有特征中学习. 在实践中,我们往往忽略了分布的形状,只需要通过减去每个特征的均值,然后除以非标准特征的标准偏差来转换数据. scale方法提供了在一个类似数据的

Sklearn 预处理数据

## 版权所有,转帖注明出处章节 SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查前面章节中,我们首先加载数据,接着查看数据集的基本信息,然后可视化数据进一步查看数据集信息.接下来,我们开始处理数据

Django数据导入

从网上下载的一些数据,excel表格,xml文件,txt文件等有时候我们想把它导入数据库,应该如何操作呢? 以下操作符合 Django版本为 1.6 ,兼顾 Django 1.7, Django 1.8 版本,理论上Django 1.4, 1.5 也没有问题,没有提到的都是默认值备注:你可能会问数据从哪儿来的,比如你用python从以前的blog上获取过来的,想导入现在的博客,或者别人整理好的数据,或者你自己整理的excel表,一个个地在网站后台复制粘贴你觉得好么?这就是批量导入的必要性. 下

【读书笔记《Android游戏编程之从零开始》】20.游戏开发基础（游戏数据存储）

对于数据的存储,Android 提供了4种保存方式. (1)SharedPreference 此方法适用于简单数据的保持,文如其名,属于配置性质的保存,不适合比较大的情况,默认存放在手机内存里 (2)FileInputStream/FileOutputStream 此方式比较适合游戏的保存和使用,流文件数据存储可以保持较大的数据,而且通过此方式不仅能把数据存储在手机内存中,也能将数据保存到手机额SDcard中. (3)SQLite 此方式也适合游戏的保存和使用,不仅可以保存较大的数据,而且可以将

Echarts基于动态数据初步使用及问题代码记录.

ECHARTS 插件基本的动态数据展示(横向图) 下载 echarts.commn.min.js文件在页面中进行引用, 并为Echarts图形准备一个div盒子  <script type="text/javascript" src="<%=contextPath%>/js/lib/echarts/echarts.common.min.js"></script> <!-- 为ECha

POI导出数据内存溢出问题

POI之前的版本不支持大数据量处理,如果数据过多则经常报OOM错误,有时候调整JVM大小效果也不是太好.3.8版本的POI新出来了SXSSFWorkbook,可以支持大数据量的操作,只是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式. 3.8版本的POI对excel的导出操作,一般只使用HSSFWorkbook以及SXSSFWorkbook,HSSFWorkbook用来处理较少的数据量,SXSSFWorkbook用来处理大数据量以及超大数据量的导出. HSSFWorkbook

小笔记(一)：ajax传递数组及将ajax返回数据赋值

当使用ajax传递数据时,有可能传递多个数据,这是使用以下方法传递数据就会显得数据过多且混杂 $.ajax({ type:'post', url:url, data:{data:data,content1:content1,content2:content2,content3:content3,...........}, success:function(data){ alert(data) } }); 这时我们就可以先在传递数据之前,将数据封装在数组中,但是要注意,定义数组的时候要用arr={

PHP导出MySQL数据到Excel

经常会碰到需要从数据库中导出数据到Excel文件,用一些开源的类库,比如PHPExcel,确实比较容易实现,但对大量数据的支持很不好,很容易到达PHP内存使用上限.这里的方法是利用fputcsv写CSV文件的方法,直接向浏览器输出Excel文件. // 输出Excel文件头,可把user.csv换成你要的文件名 header('Content-Type: application/vnd.ms-excel'); header('Content-Disposition: attachment;fil

Hibernate 以流的方式获取数据

hibernateQuery.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE); results = hibernateQuery.scroll(ScrollMode.FORWARD_ONLY); this is how to query data out using stream 防止内存中加载的数据过多

PHP导出MySQL数据到Excel文件

PHP导出MySQL数据到Excel文件转载常会碰到需要从数据库中导出数据到Excel文件,用一些开源的类库,比如PHPExcel,确实比较容易实现,但对大量数据的支持很不好,很容易到达PHP内存使用上限.这里的方法是利用fputcsv写CSV文件的方法,直接向浏览器输出Excel文件. <!--?php// 输出Excel文件头,可把user.csv换成你要的文件名header('Content-Type: application/vnd.ms-excel');header('Conten

linux串口驱动分析——发送数据

一.应用程序中write函数到底层驱动历程和前文提到的一样,首先先注册串口,使用uart_register_driver函数,依次分别为tty_register_driver,cdev_init函数,找到使用的file_operations,即应用程序与tty架构的统一接口.步骤不再赘述. static const struct file_operations tty_fops = { .llseek = no_llseek, .read = tty_read, .write = tty_wr

PDO数据访问抽象层

PDO数据访问抽象层: 我们使用的mysqli是针对mysql这个数据库扩展的一个类,如果要用到别的数据库的话就可以用PDO来做 1.操作数据库先来代码      <?php //1.造PDO对象 $dsn = "mysql:dbname=heiheihei;host

sklearn数据过多

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