一、为什么需要数据预处理？ 二、数据预处理的主要任务 (1)数据清理 ——缺失数据 ——如何处理缺失数据？ ——异常数据离群点——回归：让数据适应回归函数来平滑数据——聚类：通过聚类来检测并删除离群点(2)数据转换——数据变换：①类型转换 ②采样 ③标准化 ——属性类别：①连续的 (例：实值：温度，高度
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2024-05-08 20:34:22
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。⛄ 内容介绍基于支持向量机（Support Vector Machines，SVM）的数据回归预可以使用libsvm库进行实现。以下是一种基本的步骤：数据准备：将回归预测的数据集划分为训练集
开发过程中经常遇到需要把数据归一化处理的情况，简单记录几种归一化方法。需求1：归一化（将一组数转换到[0~1]区间内）一组数据，数据包含正负数，归一化后的数据列保持其原数据列的大小顺序。def normalization(data):
"""
归一化函数
把所有数据归一化到[0，1]区间内，数据列表中的最大值和最小值分别映射到1和0，所以该方法一定会出现端点值0和1。
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2023-09-26 11:41:19
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# Python数据归一化的流程
在数据处理和机器学习领域，数据归一化是一种常见的数据预处理技术。通过将数据按比例缩放到一个特定的范围，可以消除不同特征之间的量纲差异，使得数据更易于理解和使用。下面是实现Python数据归一化的步骤：
步骤 | 操作 | 代码
---|---|---
1 | 导入必要的库 | `import numpy as np` `from sklearn.prepro
原创
2023-07-14 04:05:42
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其实对于样本数据的归一化处理，我们在前面的 Kaggle房价预测的练习(K折交叉验证) 已经做过很好的具体实验，也得到了不错的效果，这里主要侧重单独说下怎么做归一化，以及为什么要做这样一个处理，有什么好处。 当我们拿到数据样本的时候，里面一般都会存在一些比较异常(相对来说偏大或偏小
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2024-05-16 22:43:30
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1、引入对输入数据做了归一化处理，就是将每个特征在所有样本上的值转归一化成均值0方差1。这样我们保证训练数据里数值都同样量级上，从而使得训练的时候数值更加稳定。对于浅层模型来说，通常数据归一化预处理足够有效。输出数值在只经过几个神经层后通常不会出现剧烈变化。但对于深层神经网络来说，情况一般比较复杂。因为每一层里都对输入乘以权重后得到输出。当很多层这样的相乘累计在一起时，一个输出数据较大的改变都可以
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2023-12-01 23:17:58
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# Python对数据进行归一化
## 一、流程图
```mermaid
pie
title 数据归一化流程
"获取数据" : 30%
"计算最大最小值" : 20%
"归一化处理" : 50%
```
## 二、步骤
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 获取数据 |
| 2 | 计算最大最小值 |
| 3 | 归一化处理 |
原创
2024-03-27 03:35:08
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Part 1：机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构，它的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响。树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一
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2024-07-06 09:43:55
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线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，然后推广到n维空间，可以理解维广义线性吧。例如对房屋的价格预测，首先
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2024-04-09 13:48:21
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TensorFlow实现简单线性回归采用波士顿房价数据集的房间数量（RM）进行简单线性回归，目标是预测在最后一列（MEDV）给出的房价。数据下载地址：下载 下载数据之后是.data格式，把拓展名改为.txt然后再导入到excel的csv文件中，可以得到如下的数据集： 或者，可以直接从TensorFlow contrib数据集加载数据。1. 导入需要的所有软件包import tensorflow a
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2024-03-27 01:02:35
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数据归一化：数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，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。为什么要做归一化：1)加快梯度下降求最优解的速度如果两个特征的区间相差非常大，其所形成的等高线非常尖，很有可能走“之字型”路线(垂直等高线走)，从而导致需要迭代很多次才能收敛。2)有可能提高精度一些分类器需要计算样本之间的距离，如果一个特征
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2023-08-10 15:00:49
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1，什么是决策树？决策树是一种机器学习算法，我们可以使用决策树来处理分类问题。决策树的决策（分类）过程可以用一个倒着的树形结构来形象的表达出来，因此得名决策树。比如我们根据天气是否晴朗和是否刮风来决定是否去踢球？当天气晴朗并且不刮风的时候，我们才去踢球。此时，就可以将这个决策过程用一个树形结构来表示，如下：这就是一颗最简单的决策树，我们可以用它来判断是否要去踢球。最上方是树的根节点，最下方是树的叶
**Python对数据进行反归一化**
在许多机器学习和数据分析任务中，我们经常需要对数据进行归一化处理。归一化是将数据转换为统一的尺度范围，以便于比较和分析。然而，有时我们也需要将归一化后的数据重新转换为原始数据的范围，这就是反归一化。Python提供了一些快捷的方法和库来实现数据的反归一化。在本文中，我们将介绍什么是反归一化，为什么需要反归一化以及如何使用Python对数据进行反归一化。
原创
2023-07-25 20:33:38
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1.分类和回归最本质的区别 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 举个特别好理解的例子: 预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务； &n
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2024-05-08 23:11:35
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平时在一些数据处理中，经常会把原始数据取对数后进一步处理。之所以这样做是基于对数函数在其定义域内是单调增函数，取对数后不会改变数据的相对关系，取对数作用主要有：1. 缩小数据的绝对数值，方便计算。例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。2. 取对数后，可以
机器学习中，为什么经常对数据做归一化？答：机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序、推荐、反作弊、定位一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化。为什么要归一化呢？1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度。1）归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非
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2024-01-02 08:29:03
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# 对数归一化 Python 实现流程
## 1. 理解对数归一化
对数归一化是一种常用的数据预处理技术，用于将数据转换到一个相对较小的范围内，常用于机器学习算法中。对数归一化可以通过以下公式进行计算：
```
log_normalized_value = log(value - min_value + 1) / log(max_value - min_value + 1)
```
其中，
原创
2024-01-16 11:10:41
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文章目录逻辑回归什么时候用逻辑回归逻辑回归方程实战 逻辑回归上一篇文章博主讲解了用线性回归解决房价预测问题，现在不知不觉已经到五月份了， 大概还有两个月左右不少小伙伴就要期末考试了，那这次就用逻辑回归预测一下考试是否能通过吧！什么时候用逻辑回归我们想一想，当我们要解决一个分类问题，尤其是一个二分类问题时，如果我们用线性回归去解决就会面临这样一个问题：样本量变大后，准确率会下降。这时为了更好地解决
关于归一化报错问题——以Python为例不少小伙伴在开始数据处理，进行归一化的时候，会出现以下报错问题ValueError: non-broadcastable output operand with shape (8,1) doesn’t match the broadcast shape (8,6) 本文将讲述报错原因以及如何改正。在改错之前，首先要了解归一化的原理。归一化介绍通常，在做数据分
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2023-05-24 17:20:15
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