今天在学习为深度学习数据预处理的时候用了一下“__getitem__"方法，发现还挺好用，下面详细解释一下。 __getitem__(self,key): 把类中的属性定义为序列，可以使用__getitem__()函数输出序列属性中的某个元素，这个方法返回与指定键想关联的值。对序列来说，键应该是0~ ...
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2020-12-10 10:47:38
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题目链接 http://www.mathorcup.org/detail/2260 本文仅演示数据预处理环节 数据预处理 本文取每个水池中，A、B两个采样点各理化因子的实测值的均值作为各理化因子的计算值。总磷、总淡、氨氮15周的数据可以参考附件一。而附件二中COD、溶氧、PH值间隔两周采集一次，与附 ...
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2020-12-10 10:46:46
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一.概述 1. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测，修改或删除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 ...
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2020-12-09 11:58:12
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1.PyTorch中 transforms的二十二个方法 https://nickhuang1996.blog.csdn.net/article/details/93610910 2.第三篇）pytorch数据预处理三剑客之——Dataset，DataLoader，Transform https:/ ...
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2020-11-08 17:08:37
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本文代码均已在 MATLAB R2019b 测试通过，如有错误，欢迎指正。 一、分箱平滑的原理 （1）分箱方法 在分箱前，一定要先排序数据，再将它们分到等深（等宽）的箱中。 常见的有两种分箱方法：等深分箱和等宽分箱。 等深分箱：按记录数进行分箱，每箱具有相同的记录数，每箱的记录数称为箱的权重，也称箱 ...
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2020-10-31 01:54:11
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数据处理的工作时间占整个数据分析项目的70%以上，因此，数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么，数据预处理的方法是什么呢？例如数据清理、数据集成、数据规范、数据转换等，其中最常用的是数据清理和数据集成，下面中琛魔方将来详细介绍一下这2种方法。 数据预处理的方法 1、数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳
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2020-08-13 11:52:24
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数据预处理 在正式处理数据之前对收集的数据进行预先处理的操作。 原因：不管通过何种手段收集的数据 往往是不利于直接分析的 数据中存在的格式规整的差异。 目的：把不干净的数据 格式不规则的数据 通过预处理清洗变成格式统一规整的结构化数据 技术：MapReduce 预处理的编程思路问题 在使用mr编程的 ...
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2020-08-10 17:26:02
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1、sklearn.preprocessing 数据预处理StandardScaler：如果某个特征的方差远大于其它特征的方差，那么它将会在算法学习中占据主导位置，导致我们的学习器不能像我们期望的那样，去学习其他的特征，这将导致最后的模型收敛速度慢甚至不收敛，因此我们需要对这样的特征数据进行标准化/ ...
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2020-07-30 14:23:29
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转自：https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每 ...
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2020-07-28 17:09:32
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数据挖掘的五大流程 获取数据 数据预处理 数据预处理是从数据中检测,纠正或删除孙华,不准确或不适用于模型的记录的过程 目的: 让数据适应模型, 匹配模型的需求 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无问题的特征的过程, 可以通过挑选最相关的特征,提取特征以及创造特征来实现. 目的 ...
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2020-07-24 16:21:20
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