preprocessing

data-sklearn数据预处理 Preprocessing

1.Standardization,ormeanremovalandvariancescalingStandardization即标准化，尽量将数据转化为均值为零，方差为一的数据。实际中我们会忽略数据的分布情况，仅仅是通过改变均值来集中数据，然后将非连续特征除以他们的标准差。sklearn中scale函数提供了简单快速的singlearray-like数据集操作[python]fromsklear
redis_v·2017-12-13 10:23

keras 构建CNN进行小样本集图像分类

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2Dfromkeras.layersimportActivation,Dropout,Flatten,Densefromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGener
baijie95·2017-12-13 09:13

Keras 使用自己的数据分类，并使用tensorboard记录的简单实例

使用的分类图片按照不同类别保存在不同文件夹子中，并且切分好训练集和测试集，如下图显示注意：文件名建议使用标签名fromkeras.modelsimportSequentialimportkerasfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.l
Tourior·2017-11-30 14:40

机器学习之 数据预处理 preprocessing

数据归一化及两种常用归一化方法数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的：min-max标准化（Min-MaxNormalization）也称为离
数据科学家corten·2017-11-27 17:35

Keras, NLP 预处理

NLP类型的神经网络.fromkeras.preprocessingimportsequence,text,tensorflow的API里也有它们,位置在tf.keras.Tokenizerkeras.preprocessing.text.Tokenizer
yichudu·2017-11-26 19:16

Python-QQ聊天记录分析-jieba+wordcloud

步骤大致如下：消息记录文件预处理使用jieba分词使用wordcloud生成词云生成简单图表  结果大致如下：1.Preprocessing  导出的文件大概格式如下：（已去掉多余空行）2016-08-
BIUDU·2017-11-20 21:11

Linux下g++基本的编译

gcc简介(对C/C++编译的控制)：-预处理（Preprocessing），-编译（Compilation），-汇编（Assembly），-链接（Linking）1、基本的cpp文件编译及链接指令//
日有所进·2017-11-16 21:39

数据清洗（二）——缺失值处理

使用sklearn.preprocessing.Imputer类来填补缺失值本篇旨在记录Imputer类的简单用法，不列举所有使用方法，知道怎么用Imputer类来填补缺失值就可以了。
H2OSIR·2017-11-16 11:04

机器学习笔记(1)-sklearn概况及API

sklearn的六大板块：分类:Classification回归:Regression聚类：Clustering维数约简：DimensionalReduction模型选择：ModelSelection数据预处理：Preprocessing2
Spytensor·2017-10-22 17:59

keras实现VGG16 CIFAR10数据集

importkerasfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense
「已注销」·2017-10-10 16:12

keras 多分类一些函数参数设置

首先import所需要的模块fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersi
Stormreaver·2017-09-18 12:22

Keras 实现 LSTM在20_newsgroup新闻数据集

/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportosimportsysimportrandomfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.utils.np_util
Raini.闭雨哲·2017-09-06 15:19

Keras---text.Tokenizer：文本与序列预处理

keras中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/preprocessing/text/1简介在进行自然语言处理之前，需要对文本进行处理。
Raini.闭雨哲·2017-08-30 15:16

Scale(标准化)和Normalization(正则化) 区别

实现时，有两种不同的方式：使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化。使用sklearn.preproc
Mrchesian·2017-08-30 11:22

sklearn.preprocessing的部分用法

类：sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True,with_mean=True,with_std=True)通过减去均值并缩放到单位变量来标准化特征。
__gyl__·2017-08-21 21:35

Python: sklearn库中数据预处理函数fit_transform()和transform()的区别

fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊，查阅了很多资料，这里整理一下：涉及到这两个函数的代码如下：[python]viewplaincopy#从sklearn.preprocessing
cicilover·2017-08-18 16:46

sklearn.preprocessing.Imputer

填补缺失值：sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’,strategy=’mean’,axis=0,verbose=0,copy=True)主要参数说明
每天进步一点点2017·2017-07-12 22:03

[Sklearn应用] Preprocessing data （三）编码分类特征 Encoding categorical features

此内容在sklearn官网地址：http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#sklearn版本：0.18.2one-hot-encode
scxyz_·2017-06-25 17:41

相关滤波里余弦窗作用

余弦窗的作用1.MOSSE（VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters）3.1Preprocessing(文章原处):OneissuewiththeFFTconvolutionalgorithmisthattheimageandthefilteraremappedtothetopologicalstructureofatorus.Inot
LRYUS_HJL·2017-06-15 21:35

关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化

实现时，有两种不同的方式：使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化。1234567891011121314
Goldxwang·2017-06-14 10:49

简单谈谈Makefile和交叉编译工具链

先来简单谈谈生成一个可执行文件所需要的过程预处理(preprocessing)->编译(compilation)->汇编(assembly)->连接(linking)编译：.c->.s汇编：.s->.o
种瓜大爷·2017-06-11 14:32

Python-杂记

1.“.fit_transform”与“.transform”的区别fromsklearnimportpreprocessingle=preprocessing.LabelEncoder()#用data_y
瓦全·2017-06-08 15:25

python中常用的九种预处理方法分享

本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1.标准化（StandardizationorMeanRemovalandVarianceScaling
刀客123·2017-06-02 15:45

Python: sklearn库中数据预处理函数fit_transform()和transform()的区别

上的code的时候，对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊，查阅了很多资料，这里整理一下：涉及到这两个函数的代码如下：#从sklearn.preprocessing
nana-li·2017-05-19 09:40

scikit-learn_data preprocessing

主要简单介绍sklearn中的数据预处理preprocessing模块可以对数据进行标准化,而preprocessing模块提供了数据预处理函数和预处理类，预处理类主要是为了方便添加到pipeline过程中
Ledestin·2017-05-15 20:09

【iOS_Development】const与#define的使用

1.首先聊一下编译器工作的基本步骤C和C++编译器是集成的，编译一般分为如下四个步骤：1.预处理(preprocessing)------------cpp/gcc-E2.编译(compilation)
Anticipate_91·2017-05-15 09:41

Sklearn-preprocessing.PolynomialFeatures

在建模过程中多次用到过sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures，可以理解为专门生成多项式特征，并且多项式包含的是相互影响的特征集，比如：一个输入样本是２维的。
Cherzhoucheer·2017-05-05 20:51

Sklearn-preprocessing.PolynomialFeatures

在建模过程中多次用到过sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures，可以理解为专门生成多项式特征，并且多项式包含的是相互影响的特征集，比如：一个输入样本是２维的。
Cherzhoucheer·2017-05-05 20:51

gcc命令

编译过程是分为四个阶段进行的，即预处理(也称预编译，Preprocessing)、编译(Comp
Anesthesia_·2017-04-13 17:00

tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor

tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_document_length,min_frequency=0,vocabulary=None
u013713117·2017-04-05 16:00

【Code_Base】编译原理的简述

概述C和C++编译器是集成的，编译一般分为如下四个步骤：a.预处理(preprocessing)————cpp/gcc-Eb.编译(compilation)——————cc1/gcc-Sc.汇编(assembly
anticipate_91·2017-04-03 11:26

同时管理多个targets的两种办法

方式一：PreprocessorMacros选择Target>BuildSetting>Preprocessing>PreprocessorMacros添加预处理的变量ENVIRONMENT，不同的target
iOSPeter·2017-03-14 13:41

Sklearn-preprocessing.scale/StandardScaler/MinMaxScaler

标准化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。这样去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是0-1标准化和Z标准化0-1标准化(0-1normalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据
Cherzhoucheer·2017-02-20 12:30

Sklearn-preprocessing.scale/StandardScaler/MinMaxScaler

标准化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。这样去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是0-1标准化和Z标准化0-1标准化(0-1normalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据
Cherzhoucheer·2017-02-20 12:30

Sklearn-PolynomialFeatures()

sklearn类：classsklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False,include_bias=True
Cherzhoucheer·2017-02-19 22:05

keras入门 --- Data augmentation(数据扩充)

现在让我们来看一个例子：@requires_authorizationfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorda
CIA_agent·2017-01-04 11:52

keras学习笔记(1)CNN网络

cifar10数据，并返回训练集（5W）和测试集（1W）from__future__importprint_functionfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.preprocessing.imageimportImageD
Lawrent·2016-12-19 20:05

webrtc的音频处理模块apm( audio processing)下载与编译出libwebrtc_audio_preprocessing.so

2017-05-22更新！http://pan.baidu.com/s/1nvbTcRfjni修改后的代码，可以直接ndk-build出so文件！！！！！！！！-------------------------------------------------------webrtc代码在android和chromium项目中都有。但是android中的那个带有Android.mk，稍微修改下就能用
github.com/starRTC·2016-12-03 15:59

sklearn学习笔记（一）——数据预处理 sklearn.preprocessing

数据预处理sklearn.preprocessing标准化（Standardization）规范化（Normalization）二值化分类特征编码推定缺失数据生成多项式特征定制转换器1.标准化Standardization
哇哇小仔·2016-12-01 09:42

Linux笔记--gcc与gdb总结

关于gcc：1.编译过程编译过程是分为四个阶段进行的，即预处理(也称预编译，Preprocessing)、编译(Compilation)、汇编(Assembly)和连接(Linking)。
xpu_zhouxin·2016-09-15 11:44

IOS开发报错- objc_msgSend()报错Too many arguments to function call ,expected 0,have3

objc_msgSend()报错内容：Toomanyargumentstofunctioncall,expected0,have3去项目里面设置：BuildSetting–>AppleLLVM7.1-Preprocessing
zhaolaoda2012·2016-05-11 11:00

sklearn数据预处理

本文小编通过用sklearn的preprocessing模块来介绍常见的数据预处理方法。1.标准化(Standardization)变换后各维特征有0均值，单位方差。
Wang_AI·2016-05-03 16:30

错误:Too many arguments to function call,expected 0,have *

解决方案BuildSetting–>AppleLLVM-Preprocessing–>E
wangyanchang21·2016-04-12 17:00

104 缺失值预处理

missing_values.html#example-missing-values-py对于缺失值的处理，一定程度上能够决定算法模型的表现，常用的缺失值的处理方法有平均值，中间值，最常用的值等等，这三种分别对应着sklearn里preprocessing
bea_tree·2016-04-07 16:00

objc_msgSend(): Too many arguments to function call ,expected 0,have3

runtime使用的时候,需要设置一下:BuildSetting-->AppleLLVM6.0-Preprocessing-->EnableStrictCheckingofobjc_msgSendCalls
KeenLeung·2016-03-25 21:00

C++设计模式——模板方法（Template Method）

例如一个算法（如聚类算法）可能包含初始化（initialization）、迭代（iteration）以及后处理（post-preprocessing）
lanchunhui·2016-03-17 16:00

sklearn-基础使用

（a）datanormalizationfrom sklearn import preprocessing# normalize the data attributesnormalized_X = preprocessing.normal
ivysister·2016-03-16 12:00

数据预处理

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/50629115===========常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing
u012162613·2016-02-03 14:00

objc_msgSend()报错Too many arguments to function call ,expected 0,have3

objc_msgSend()报错Toomanyargumentstofunctioncall,expected0,have3  xcode配置（BuildSetting-->AppleLLVM6.0-Preprocessing
文化流氓·2016-02-02 17:00

PostCss 从0开始

PostCss摘自http://ju.outofmemory.cn/entry/215105http://www.w3cplus.com/PostCSS/postcss-deep-dive-preprocessing-with-precss.htmlPostCss
cart55free99·2016-01-23 09:00
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