数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，它的工作量在数据挖掘过程中占60%。4.1数据清洗4.1.1缺失值处理删除记录不处理数据插补使用均值/中位数/众数插补使用固定值插补 比如男生身高这个属性有空值，可以用全国的男生平均身高来插补，这是一个固定值。最近临插补 用与有空值的样本最接近的样本的属性值来插补。比如可以和K_means算法一样求距离，求出距离含有空值的样本最近的那
目录前言xml文件解析构建Dataset数据增强构建dataloader 前言从voc数据集中的xml中的信息可以看出其中的信息还是很多、很复杂的，为了后续方便使用，再这里首先对xml进行处理。xml文件解析如图，对于每一个xml文件，我们将它包含的boxes、labels以及difficulties提取出来并以字典的形式的保存。 相关代码实现：#voc_labels为VOC数据集中20类目标的
torchvision.transforms 是一个包含了常用的图像变化方法的工具包，该工具包主要用于图像预处理、数据增强等工作之中。本文将详细介绍 torchvision.transforms 中常用的数据处理函数。 数据预处理一、预处理的批量操作1.Compose2.葡萄酒数据预处理二、图像预处理1.transforms.CenterCrop2.transforms.ColorJitter
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2023-07-27 20:17:49
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Python数据处理手册关键词： Python Python数据处理手册1引言2Numpy基础数组和矢量计算1 一种多维数组对象ndarray2 运算函数3 利用数组进行数据处理4 数组的文件输入输出5 线性代数6 随机数生成pandas1 Series2 DataFrame3 索引对象4 重新索引5 丢弃指定轴上的项6 索引选取和过滤7 算术运算和数据对齐8 DataFrame和Series之间
Hadoop-HDFS,思想的总结Hadoop的工作离线数据处理的简单流程(也就是不是实时更新是数据,如果要实时更新,就要用到spark进行实时处理): 流程:①②③④⑤⑥⑦⑧ ① :是产生的数据源,会将客户的操作等以日志的形式保存 ② :这些数据都会上传到Tomact服务器上,进行保存 ③ :通过flume对保存到磁盘的数据,进行捕抓到HDFS中的各个datenode ④ :通过mapreduc
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2023-08-16 17:35:47
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数据预处理技术与对应python代码实现一、数据清洗1.缺失值的处理：1).忽略元组：若有多个属性值缺失或者该元祖剩余属性值使用价值较小时，应选择放弃对应Python代码df.dropna()#注df为pandas 的DataFrame数据类型2).人工填写：该方法费时，数据庞大时行不通3).全局常量填充：方法简单，但填充方法适用场景很少df.fillna(volae=V)#V即为我们填充的常量4
数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。一、数据清洗1.缺失值处理 处理缺失值分为三类：删除记录、数据补差和不处理。 数据补插方法： 1. 补插均值/中位数/众数 2. 使用固定值 3. 最近邻补插 4. 回归方法 5. 插值法 插值法介绍： （1）拉格朗日插值法 （2）牛顿插值法 （需要另写，具有承袭性和易于变动节点的特点） （3）Her
Circle类1. Circle类介绍官方3.4.1Circle文档 以下是maplotlib库中的继承图： 由图可知Circle类的继承逻辑为：
Circle
参数1：xy：元组型，指定圆心位置坐标（x,y）
参数2：radius：指定原型半径
Ellipse
参数1：xy：元组型，指定
处理数据在这里，将介绍如何使用Transformers库来对数据进行处理，我们主要使用的工具是tokenizer。你可以创建一个和模型相关的tokenizer类，或者直接使用AutoTokenizer类。tokenizer是用来把一段文本划分成单词（或者单词的一部分，标点符号等）这些划分以后的到的结果，通常称之为tokens。接下来把这些tokens转换成numbers，这样就可以创建一个tens
前言 针对Hadoop的一些基础概念和术语进行整理。1、Hadoop是什么？ 分布式的解决方案。2、Hadoop解决了什么问题？ 分布式存储和分布式计算的问题。3、Hadoop如何处理数据？ Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有
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2023-09-06 14:09:14
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java中处理大数据的方法在c和c++中，大数据往往会因为超过该类型的最大长度而导致溢出等问题，解决起来也比较麻烦（反正它们给的解决办法我是看不懂。。。。）java为了解决该问题，有两个类BigInteger和BigDecimal 分别表示大整数类和大浮点数类，可以存储无限大的数，只要计算机内存足够大。前两天在用到BigInteger的时候发现他的用法和int这些普通类型的用法不太一样，顺便了解了
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2023-06-30 21:16:24
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1.ETL定义（ETL简介）ETL是将业务系统的数据经过抽取（extract），清洗转换（transform），之后加载（load）到数据仓库的过程。目的是将企业的分散，零乱，ETL标准不统一的数据整合到一起，我为企业的决策提供分析依据。ETL基本模块（ETL图）ETL处理分为三大模块，分别是数据抽取，数据清洗和转换，数据加载。各模块可灵活进行组合，形成ETL处理流程。2. ETL工具有哪些2.1
在JDBC2.0之后对于整个的数据库操作多出了如下的几个核心内容:可滚动结果集:传统的ResultSet只能够由前向后获取数据，但是在新版本里面ResultSet可以直接定位数据，还可以实现前后滚动，或者直接采用分页的方式来进行处理，但是这样的操作有一个前提:你需要将数据库中的所有数据保存在内存;结果集更新操作:可以直接利用ResultSet实现数据的增加、修改、删除的操作;数据批处理:可以同时利
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2023-09-02 17:56:10
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文章目录数据预处理1 数据清洗缺失值处理异常值处理2 数据集成实体识别冗余属性识别数据变换简单函数变换规范化连续属性离散化属性构造3 数据规约属性归约数值归约Python主要数据预处理函数 数据预处理数据预处理的过程数据预处理的目的：1）提高数据质量2）让数更好地适应特定的挖掘技术或工具数据预处理工作量占整个数据挖掘工作量的60%1 数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平
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2023-08-28 19:03:57
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不在长篇大论，只总结重点：一、数据清洗（一）、遗漏值 填充可行方案1、使用属性的平均值填充； 2、使用与sample属同一类别的所有sample的平均值填充； 3、使用最有可能的值填充：利用“回归”、“判定树归纳”等基于推导的方式确定；（二）、噪音数据的处理1、分箱：将数据排序后，按一定的间隔分为若干箱，并将每箱中的数据的值设为“该箱数据的平均值/中值”，如下例所示： 2、聚类：通过聚类的方式，监
数据挖掘 —— 数据预处理1. 数据清洗2. 特征预处理2.1 特征选择2.2 特征变换3 特征降维 1. 数据清洗数据清洗包括数据样本抽样和异常值（空值）处理直接丢弃（包括重复数据）把是否有异常当做一个新的属性，替代原值集中指代边界值指代插值import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
MapReducehdfs用于存储海量数据，mapreduce则用于处理数据，是一种分布式计算模型。MapReduce的思想：将任务切割为多个小任务进行并行计算（Map），然后将得到的局部结果进行汇总（Reduce）。网络io的耗时远大于磁盘io。当计算程序和数据分别在不同机器上时，将计算程序移动到数据所在节点比移动数据要快的多。所以Hadoop中的MapReduce就是将计算程序发送到各个Dat
在工作中很多人喜欢用Excel管理自己的数据。成百上千个Excel工作表在自己的文件夹里。其实这是一个非常不好的习惯。数据在Excel里面每次打开一下就要花好长时间，Excel里面的数据格式也很容易在不注意间被修改掉,如果要汇总分析表里面的数据就更麻烦了。因此我们提倡用数据库管理自己的数据。因为数据在数据库里面方便读取和加工，有利于数据的规范化管理。一提起数据库，很多Excel用户都没有用过，因此
PyTorch学习和使用(一)PyTorch的安装比caffe容易太多了，一次就成功了，具体安装多的就不说了，PyTorch官方讲的很详细，还有PyTorch官方（中文）中文版本。 PyTorch的使用也比较简单，具体教程可以看Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz， 讲的通俗易懂。要使学会用一个框架，只会运行其测试实验是不行的，所以现在打算
