preprocessing

python LabelEncoder()编码时的排序问题

常见的处理方式有两种，一种是独热编码，即python里面sklearn.preprocessing的OneHotEncoder；另一种是sklearn.preprocessing的LabelEncoder
农夫左三拳·2020-07-11 12:29

【Linux c编程摘要】 编译与调试

gcc在编译一个程序时，一般需要完成预处理（preprocessing)、编译(compilation）、汇编（assembly）和链接(linking）过程。
后知后觉者·2020-07-11 05:09

Tensorflow keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator 自定义图像数据集 (三)

主要以Keras的ImageDataGenerator图像生成器方式讲解如何定义数据集关于生成器函数的介绍，请参考：https://blog.csdn.net/Forrest97/article/details/106317598优点：针对大样本的图像数据集，生成器函数可以节约内存资源，在一组epoch中不会出现重复的step数据（待考证）importtensorflowastffromtenso
老光头_ME2CS·2020-07-10 21:53

TensorFlow2.0 - ImageDataGenerator

ImageDataGenerator的使用：tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center
sword_csdn·2020-07-10 18:38

Tensorflow安装所需的关联依赖包

Installingcollectedpackages:wrapt,six,grpcio,protobuf,numpy,gast,keras-preprocessing,termcolor,werkzeug
小晓酱手记·2020-07-10 18:07

安装tensorflow，import报错。

pipinstalltensorflowSuccessfullyinstalledabsl-py-0.7.0astor-0.7.1gast-0.2.2grpcio-1.19.0h5py-2.9.0keras-applications-1.0.7keras-preprocessing
路飞的纯白世界·2020-07-10 15:51

keras-VGG16加载预训练模型

importosimportnumpyasnpfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkerasimportlayersfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkerasimportoptimizersfromkeras.applications.vgg16importVGG16f
老三是只猫·2020-07-10 14:08

python MLPRegressor神经网络回归预测

datasets.load_boston()x,y=boston.data,boston.target'''引入标准化函数'''fromsklearnimportpreprocessingx_MinMax=preprocessing.MinMaxScaler
心似平原纵马·2020-07-10 13:38

使用sklearn之LabelEncoder将Label标准化

LabelEncoder可以将标签分配一个0—n_classes-1之间的编码将各种标签分配一个可数的连续编号：>>>fromsklearnimportpreprocessing>>>le=preprocessing.LabelEncoder
赵大寳Note·2020-07-10 03:45

x86汇编语言（一）

从C语言到汇编一个C语言程序从.c到可执行文件需要经过预处理（preprocessing），编译（compilation），汇编（assembly）和链接（linking）我们观察一个最简单的例子：hello.c
jesus_H·2020-07-10 00:27

resnet/vgg/inception载入训练模型进行测试——测试结果之混淆矩阵

fromkeras_preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportload_modeldatagen=ImageDataGenerator
子小程·2020-07-10 00:08

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'name_scope' with Keras

Usingthefollowingpackages：Keras2.2.2,Keras-Applications1.0.4,Keras-Preprocessing1.0.2,tensorflow1.9.0
让我安静会·2020-07-09 22:35

深度学习笔记——分类模型（二）AlexNet

#-*-coding:utf-8-*-importdatetimefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimport*fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefmain
wind_700·2020-07-09 18:18

C语言的编译过程常见的错误和警告

C语言的编译过程：一、C语言编译过程C语言的编译过程可分为四个阶段：1、预处理（Preprocessing）对源程序中的伪指令（即以#开头的指令）和特殊符号进行处理的过程。
halikuiyin·2020-07-09 16:09

Python的机器学习库之Sklearn快速入门

包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering非监督分类Dimensionalityreduction数据降维ModelSelection模型选择Preprocessing
Jasonhaven·2020-07-09 10:57

tensorflow2.0 实现垃圾分类 （加入注意力机制）

我们进去代码看一下：1.1导入需要的包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.preprocessing.imageimpor
一尺之棰·2020-07-09 09:26

深度学习笔记——分类模型（四）Inceptionv3

#-*-coding:utf-8-*-importdatetimefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport*fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefconv2d_bn
wind_700·2020-07-09 08:43

深度学习笔记——分类模型（八）Xception

#-*-coding:utf-8-*-importdatetimefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport*fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefXception
wind_700·2020-07-09 08:43

深度学习笔记——分类模型（七）DenseNet121

#-*-coding:utf-8-*-importdatetimefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport*fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefdense_block
wind_700·2020-07-09 08:43

深度学习笔记——分类模型（六）ResNeXt50

#-*-coding:utf-8-*-importdatetimefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport*fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefGroupConv2D
wind_700·2020-07-09 08:43

基于VGG-16的图像分类实验

网络结构如下：3、代码实现本次实验使用keras框架，实验全部代码如下：fromkeras.preprocessing.imageimportImag
hxf-v·2020-07-09 08:38

深度学习笔记——分类模型（五）ResNet50

#-*-coding:utf-8-*-importdatetimefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport*fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefidentity_block
wind_700·2020-07-09 07:24

文本预处理：分词器Tokenizer、text_to_word_sequence、one-hot、hashing_trick、pad_sequences

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）1.句子分割text_to_word_sequencekeras.preprocessing.text.text_to_word_sequence
あずにゃん·2020-07-09 06:28

分词器keras.preprocessing.text.Tokenizer的使用

），importtensorflowastftexts=["你好我好你好你好你好我们大家都好吗吗吗吗吗","分词器训练文档训练文档文档你好我好"]tokenizer=tf.contrib.keras.preprocessing.text.Tokenizer
人工智能小白菜·2020-07-09 04:18

GUN 编译选项记录

描述:C和C++编译器是集成的.他们都要用四个步骤中的一个或多个处理输入文件:预处理(preprocessing),编译(compilation),汇编(assembly)和连接(linking).源文件后缀名标识源文件的语言
HarkerYX·2020-07-09 03:16

sklearn中数据预处理之数据缩放和归一化

在机器学习中进行模型训练之前可能还需要对特征进行缩放，sklearn的preprocessing模块就提供了相关的一些函数来实现这个功能。
weixin_45412497·2020-07-08 18:11

pickle模块存储对象

importpprint,pickle#对象tokenizer=tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=max_words)tokenizer.fit_on_texts
lotus_tang·2020-07-08 08:52

预处理数据的方法总结（使用sklearn-preprocessing）

在sklearn.preprocessing中提供了一个sca
王小小小草·2020-07-08 05:04

机器学习模型的数据预处理和可视化

DataPre-processingandVisualizationforMachineLearningModels作者|*NatashaSharma*翻译|Dddda、Gelel、AI小山编辑|邓普斯•杰弗、约翰逊·李加薪原文链接：https://heartbeat.fritz.ai/data-preprocessing-and-visualization
AI 研习社·2020-07-08 02:48

【Python】读取sklearn数据集及常见操作记录（加载、划分、标准化、降维）

构建模型，侵请删相关网站链接一、基本操作涉及的主要模块1、数据获取模块：sklearn.datasets2、模型选择模块：sklearn.model_selection3、数据预处理模块：sklearn.preprocessing4
Vivid-victory·2020-07-08 01:37

Keras中文文档：图像预处理ImageDataGenerator 类详细学习记录

写在前面的话受教于学长，Keras的探究还需进行要把Keras用得熟练并非那么容易1.ImageDataGenerator类参考文献：https://keras.io/zh/preprocessing/
做一只AI小能手·2020-07-07 23:45

cnn对猫狗分类

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool2D,Activation,Dropout,Flatten,Densefromkeras.optimizersimportAdamfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator
神性·2020-07-07 18:24

keras分类猫狗数据（中）使用CNN分类模型

fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratortrain_d
李上花开·2020-07-07 18:18

keras实现VGG16 CIFAR10数据集方式

importkerasfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense
·2020-07-07 12:08

keras实现VGG16方式(预测一张图片)

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~fromkeras.applications.vgg16importVGG16#直接导入已经训练好的VGG16网络fromkeras.preprocessing.imageimportload_img
·2020-07-07 12:04

100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析

在处理数据过程中，必须得两个库是numpy和pandas，也用到sklearn.preprocessing中的Imputer,LabelEncoder,On
统计学家·2020-07-07 12:56

Keras学习（十）-加载已经训练好的模型进行预测（以全连接imdb为例）

fromkeras.modelsimportload_modelfromkeras.layers.embeddingsimportEmbeddingfromkeras.preprocessingimportsequencefromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.modelsimportmodel_fr
宋建国·2020-07-07 09:51

GCC/G++编译过程分析

原文来自：http://hi.bccn.net/space-88329-do-blog-id-33972.html一、概述C和C++编译器是集成的，编译一般分为四个步骤：预处理(preprocessing
dayeshisir·2020-07-07 06:28

利用 Keras 的类 Tokenizer 对原始文本数据进行单词级 one-hot 编码

fromkeras.preprocessing.textimportTokenizertext_corpus=['Thecatsatonthemat.','Thedogatemyhomework.']
chouchoubuchou·2020-07-07 05:46

开发中遇到的问题记录(持续更新)

Toomanyargumentstofunctioncall,expected0,have3添加第三方库库报错objc_msgSend报错.png解决办法:BuildSetting-->AppleLLVM8.1-Preprocessing
lihhm·2020-07-06 21:11

K_Means聚类算法

Classification）2.回归（Regression）3.聚类（Clustering）4.数据降维（Dimensionalityreduction）5.常用模型（Modelselection）6.数据预处理（Preprocessing
小张也是蛮拼的·2020-07-06 20:18

sklearn中的train_test_split（数据分割）、preprocessing（归一化）、cross_val_score（交叉验证）

1、train_test_split（数据分割）：fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX=np.random.randint(0,100,(10,4))y=np.random.randint(0,3,10)y.sort()print('样本:')print(X)print('标签:')print(y)#分割训练集、测试集#random_
fwj7·2020-07-06 19:07

每天一点python——缺失值处理

在sklearn的preprocessing包中包含了对数据集中缺失值的处理，主要是应用Imputer类进行处理。
桸櫾桎栘·2020-07-06 14:23

用sklearn.preprocessing做数据预处理（二）——Normalization

Normalization（正则化，也有部分地方叫归一化，至于哪个翻译更准确这里不做讨论，暂且称作正则化）是将样本在向量空间模型上的一个转换，经常被使用在分类与聚类中函数normalize提供了一个快速又简单的方式在一个单向量上来实现这正则化的功能。正则化有l1，l2等，这些都可以用上fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpx=np.array([
又要起名字了·2020-07-06 06:18

用sklearn.preprocessing做数据预处理（五）——缺失数据

在scikit-learn的模型中都是假设输入的数据是数值型的，并且都是有意义的。但如果有缺失数据是通过NAN或者空值来表示的话，就无法识别与计算了。要弥补缺失值可以使用均值、中位数、众数等。Imputer这个类可以实现。importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportImputerimp=Imputer(missing_values='NaN',str
又要起名字了·2020-07-06 06:18

用sklearn.preprocessing做数据预处理（四）——OneHotEncoder

fromsklearnimportpreprocessingenc=preprocessing.OneHotEncoder()enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2
又要起名字了·2020-07-06 06:18

AttributeError：ImageDataGenerator object has no attribute flow_from_dataframe

fromkeras_preprocessing.imageimportImageDataGeneratorvalidation_generator=valid_datagen.flow_from_dataframe
( •̆ ᵕ •̆ )◞♡·2020-07-06 05:24

Python数据预处理数据的方法总结（使用sklearn-preprocessing）

文章目录数据预处理思路数据预处理方法1标准化：去均值，方差规模化2规模化稀疏数据3规模化有异常值的数据4正则化Normalization5二值化–特征的二值化6类别特征编码7弥补缺失数据7创建多项式特征数据预处理思路1.首先要明确有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的。2.检查有没有缺失值，对确实的特征选择恰当方式进行弥补，使数据完整。3.对连续的数值型特征进行标准化，使得均值为0，方差为1。4.
Echo_醉·2020-07-06 03:23

预处理数据的方法总结（使用sklearn-preprocessing）

预处理数预处理数据的方法总结（使用sklearn-preprocessing）当我们拿到一批原始的数据首先要明确有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的。
lk小强·2020-07-06 02:34

[Sklearn应用] Preprocessing data（一） 标准化(Standardization) 与 正则化/归一化(Normalization)

此内容在sklearn官网地址：http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#sklearn版本：0.18.2部分文字引用自:http
scxyz_·2020-07-05 13:09
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