“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中，为了使神经网络能进行学习，将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将介绍利用了函数斜率的梯度法。4.1 从数据中学习所谓“从数据中学习”，是指可以由数据自动决定权重参数的值。这是非常了不起的事情！因为如果所有的参数都需要人工决定的话，工作量就太大
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2024-09-03 10:34:35
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在一些算法中，需要将具有连续属性的特征转换成离散属性的特征。离散化后的特征对于异常数据会有更强的鲁棒性，模型会更加的稳定。在建立分类模型时，例如：逻辑回归的算法，对数据进行预先的离散化，可以十分有效地提高模型的结果。 在这里我主要记录并介绍我最近自己使用的等频分箱的代码。等频离散化等频离散化顾名思义，使划分的区间中，样本数量尽量保持一致。 例如对数据【2,2,3,4,8,10,12,16,17】。
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2023-09-18 20:58:56
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1规定划分区间的参数，取定长的间隔将特征放入不同的箱子中，这种方法对异常点比较敏感。(等宽)2 根据频率划分箱子，会出现特征相同却不在一个箱子中的情况，需要在划分完成后进行微调。（等频）先对特征值进行sort，然后评估分割点，划分或者合并3 1R方法：将前面的m个实例放入箱子中如果后面实例放入箱子时，比对当前实例的标签是否与箱子中大部分实例标签相同，如果相同就放入，如果不相同就形成下一个m大小的新
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2023-06-01 15:47:46
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# 用 Python 实现等频离散化
等频离散化是一种将连续数据转变为离散数据的方法，它通过将连续数据分成若干个等频的区间来实现。这个过程在数据预处理、机器学习和统计分析中非常重要。今天，我将带领你了解如何在 Python 中实现等频离散化的全过程。
## 流程概述
下面是进行等频离散化的步骤：
| 步骤 | 描述
在机器学习中，在处理数据的时候，经常把连续性特征(变量)离散化。为什么要这么做呢，这样做有什么优势吗? 目录一、离散化原因二、离散化的优势三、离散化的方法1、无监督学习方法1.1等宽法1.2等频法1.3基于聚类的方法2、有监督学习方法 一、离散化原因数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有以下几点：算法需要
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2024-05-15 10:12:54
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平时在工作中都是用Java搞网络编程，而C的网络编程几乎没有写过。但是我们可以在Python中实现类似C那样的网络编程，毕竟在Python中，很多库都是对c库，unix库的简单封装。 p.s 本文随时会补充，使用rss的童子们要注意了
另外，本文的代码基本来自于
http://blog.chinaunix.net/u/19742/article_66836.html ，特此声明。
在数据分析和机器学习中，我们常常需要将连续数据离散化，以便后续的处理和分析。其中，等频离散化是一种常用的方法，它将连续数据根据频率进行分桶，使得每个桶内的数据量相近。本博文将详细探讨“等频离散化连续数据python”的相关内容，分享这一过程中的背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用。
## 背景定位
在当今的业务场景中，数据驱动决策已经成为一种常态。随着数据量的快速增长，如
等频分箱和等距分箱是无监督分箱，卡方分箱和最小熵值分箱是有监督分箱，需要指定标签。等频分箱区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10 ,每个区间应该包含大约10%的实例。 无法使用pd.qcut，用Rank_qcut替代def Discretization_EqualFrequency(bins_number, data: pd.DataFrame):
"""
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2023-08-04 10:20:44
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特征编码1. 离散变量编码1.1 标签专用 sklearn.preprocessing.LabelEncoder1.1.1 单列编码1.1.2 多标签特征同时编码(封装类方式)1.2 特征专用(不能是一维) sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder1.3 独热编码(离散变量编码) sklearn.preprocessing.OneHotEncoder1.3.1 原
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2023-09-05 13:44:42
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由于现在的音箱几乎都采用多单元分频段重放的设计方式，所以必须有一种装置，能够将功放送来的全频带音乐信号按需要划分为高音、低音输出或者高音、中音、低音输出，才能跟相应的喇叭单元连接，分频器就是这样的装置。如果把全频带信号不加分配地直接送入高、中、低音单元中去，在单元频响范围之外的那部分“多余信号”会对正常频带内的信号还原产生不利影响，甚至可能使高音、中音单元损坏。 从电路结构来看，分频
# 如何实现Python等频分箱代码
## 概述
在数据分析和建模过程中，等频分箱是一种常用的数据预处理方法，可以将连续型变量分成若干个等频的区间，有助于减小数据的波动。本文将介绍如何使用Python实现等频分箱的代码。
## 流程
下表展示了实现等频分箱的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 |
原创
2024-06-25 05:27:08
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一，简介编程语言的函数都可以分为两类：内置函数和自定义函数。在Python语言中，直接可以调用的函数如print()就是内置函数，程序开发者也可以将一些功能写成函数以方便反复使用，自己写函数即自定义函数。本篇将介绍：函数定义函数中的参数传递（值传递、引用传递）函数参数类型lambda表达式的使用二，函数定义举个简单的例子如下，第一行第二行定义了一个函数，第三行调用函数并将函数的返回值赋给了变量re
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2024-08-28 22:44:42
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在本文中，你将学习如何根据你的需求自定义异常。Python有许多内置的异常，这些异常会在程序出错时强制程序输出错误。然而，有时你可能需要创建服务于你的目的的自定义异常。在Python中，用户可以通过创建一个新类来定义此类异常，这个异常类必须直接或间接地从异常类派生，大多数内置异常也是从这个类派生出来的。>>> class CustomError(Exception):
... p
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2023-09-08 22:15:41
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文章目录一、列表 list --> sort()1.1 升序、降序 reverse1.2 自定义排序(使用参数key)二、字典 dict --> sorted三、Dataframe 排序3.1 索引排序 sort_index()3.2 值排序 sort_values()3.3 dataframe 自定义排序3.3.1 单变量自定义排序3.3.2 多变量自定义排序 一、列表 list
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2023-08-11 16:58:27
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我们都知道一个规范的Python程序，除非代码量太少，否则都应该让程序由多个函数组成，这样的代码才更加的规模化、模块化。Python本身自带很多的内置函数，例如open()、len()、int(）等等，太多了，但即使有大量的内置函数，仍然需要我们自己根据具体的场景，自定义某个函数。函数基础函数说白了就是为了实现某一个功能的代码块，写好之后就可以复用。先看一段代码： def my_func
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2024-08-03 14:51:28
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异常处理# 异常处理：处理软件或信息系统中出现的异常
# 语法结构：try--except--else--finally
# 下标越界
try:
num = int(input('请输入1~4之间的数：'))
lista = [1, 2, 3, 4, 5]
print(lista[num])
except IndexError as e: # 出错之后的处理，从上往下依次
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2023-06-19 13:48:13
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文章目录python标准异常异常处理自定义异常 python标准异常异常就是影响程序正常执行的一个事件。 某一行代码发生异常，程序就退出了，后续代码都不会执行。异常名称描述BaseException所有异常的基类SystemExit解释器请求退出KeyboardInterrupt用户中断执行(通常是输入^C)Exception常规错误的基类StopIteration迭代器没有更多的值Genera
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2023-08-05 23:47:47
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我们可以看到，Python 不用考虑输入的数据类型，而是将其交给具体的代码去判断执行，同样的一个函数（比如这边的相加函数 my_sum()），可以同时应用在整型、列表、字符串等等的操作中。在编程语言中，我们把这种行为称为多态。这也是 Python 和其他语言，比如 Java、C 等很大的一个不同点。当然，Python 这种方便的特性，在实际使用中也会带来诸多问题。因此，必要时请你在开头加上数据的类
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2023-06-16 17:05:56
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# Python 等频分桶代码详解
在数据处理和分析中，分桶（Binning）是一种重要的技术，它可以将连续的数值数据划分为离散的区间，这样有助于更好的分析和可视化。等频分桶是一种特殊的分桶方法，它将数据集划分为几个桶，每个桶中包含相同数量的数据点。本文将通过代码示例来深入探讨 Python 中等频分桶的实现方法。
## 什么是等频分桶？
等频分桶的基本思想是将数据集分成若干个区间（桶），并
原创
2024-09-17 07:21:31
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本次在ZendStudio中添加自动补全自定义代码段!Eclipse系类软件同理!
原创
2017-07-27 21:24:49
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