（一）网络结构 input-> C1 –>softmax –>S2 –> C3 –>softmax –>S4 –>FC5 –> softmax –> FC6 （二）数据预处理 1.归一化：提取音频.wav的对数频谱值作为特征值（d=129），并归一化之； 2.扩帧：对每一帧左右各扩5帧，扩帧后的维度... ...
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2017-05-18 20:49:27
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使用Hadoop来分析和处理数据需要将数据加载到集群中并且将它和企业生产数据库中的其他数据进行结合处理。从生产系统加载大块数据到Hadoop中或者从大型集群的map reduce应用中获得数据是个挑战。用户必须意识到确保数据一致性，消耗生产系统资源，供应下游管道的数据预处理这些细节。用脚本来转化数据 ...
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2017-05-05 01:01:44
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1、离线数据分析流程 一个应用广泛的数据分析系统：“web日志数据挖掘” 1.1 需求分析 1.1.1 案例名称 “网站或APP点击流日志数据挖掘系统”。 1.1.2 案例需求描述 “Web点击流日志”包含着网站运营很重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页 ...
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2017-04-24 12:16:38
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--202.98.194.182:1521/ocp11g datasource/datasource --1.统计各单位人数select fsocial_uuid,fsocial_name,count(FSocPerson_UUID) as Fscial_numOfPeoplefrom View_B ...
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2017-04-21 14:24:14
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转：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 目录 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 ...
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2017-04-20 19:36:03
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数据预处理和特征选择是数据挖掘与机器学习中关注的重要问题，坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征工程就是将原始数据转化为有用的特征，更好的表示预测模型处理的实...
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2017-04-17 21:16:16
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一、关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1、源数据ETL 2、数据预处理 3、特征选取 4、模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作，从数据收集开始至输出我们需要的最终结果。因此，对以上多个步骤、进行抽象建模，简化为流水 ...
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2017-04-17 09:34:50
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一、计划进度 计划安排时间 计划完成内容 是否完成 2017.3.25 2017.4.1 完成数据预处理，以及尝试使用伪代码描述算法 2017.4.2 2017.4.8 尝试进行代码实现，并进行小规模数据集作为输入，进行测试 2017.4.9 2017.4.15 完善具体代码，并着手进行毕业论文撰写 ...
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2017-04-02 00:13:35
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机器学习 数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding） 问题由来 在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。 例如，考虑一下的三个特征： ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses ...
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2017-04-01 00:46:43
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R语言进行数据预处理wranging li_volleyball 2016年3月22日 data wrangling with Rpackages:tidyr dplyr ...
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2017-03-28 14:02:59
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