(一) 特征缩放定义特征缩放是用来统一资料中的自变项或特征范围的方法，在资料处理中，通常会被使用在资料前处理这个步骤。因为在原始的资料中，各变数的范围大不相同。(二) 特征缩放的目的对于大多数的机器学习算法和优化算法来说，将特征值缩放到相同区间可以使得获取性能更好的模型。例如：(a)有两个不同的特征，第一个特征的取值范围为1~10，第二个特征的取值范围为1~10000。在梯度下降算法中，代价函数为
本章概要1、去重
2、缺失值处理
3、清洗字符型数据的空格
4、字段抽取去重把数据结构中，行相同的数据只保留一行函数语法：drop_duplicates()#导入pandas包中的read_csv函数
from pandas import read_csv
df=read_csv('路径')
#找出行重复的位置
dIndex=df.duplicated()
#也可根据某些列，找出重复的位
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2023-08-30 15:22:09
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Python数据规整化:清理,转换,合并,重塑数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的：加载、清理、转换以及重塑。有时候，存放在文件或是数据库中的数据并不能满足数据处理应用的要求，多数人都会通过Python、R、Excel、Perl、Java或UNIX文本处理工具对数据进行专门处理。pandas和Python的标准库提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法，可以进行轻松的将数据规
1、脚本中多写注释 这是不仅可应用于 shell 脚本程序中，也可用在其他所有类型的编程中的一种推荐做法。 在脚本中作注释能帮你或别人翻阅你的脚本&nbs
原创
2017-06-23 09:39:25
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一、数据预处理的必要性低质量的数据导致低质量的数据挖掘结果数据是数据挖掘的目标对象和原始资源，对数据挖掘最终结果起着决定性的作用。现实世界中的数据是多种多样的，具有不同的特征，这就要求数据的存储采用合适的数据类型，并且数据挖掘算法的适用性会受到具体的数据类型限制。现实世界中的数据大多都是“脏”的，原始数据通常存在着噪声、不一致、部分数据缺失等问题。1：数据的不一致各应用系统的数据缺乏统一的标准和定
一、数据标准化(归一化)首先，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理(中心化处理)和无量纲化处理。同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响，解决数据的可比性，防止原始特征中量纲差异影响距离运算(比如欧氏距离的运算)。它是
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2023-09-05 10:57:13
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何为标准化：在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据
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2023-09-04 14:05:32
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目录前言方法一：通过pandas包实现方法二：通过scikit-learn包实现两种方法对比 前言本文通过Python实现三种常见的数据规范化方法，包括最小-最大规范化，零-均值规范化，小数定标规范化。最小-最大规范化（Min-max）：,min表示最小值,max表示最大值零-均值规范化（Z-score）：，表示均值，表示方差小数定标规范化：，k表示小数点移动的位数方法一：通过pandas包实现
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2023-08-05 13:11:27
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一、Min-Max 规范化(最小-最大规范化)将原始数据映射到 [0, 1] 之间：（原始值 - 最小值）/（最大值 - 最小值）当原始数据存在小部分很大/很小的数据时，会造成大部分数据规范化后接近于0/1，无法准确区分数据； data = (data - data.min())/(data.max() - data.min()) 二、 零-均值规范化公式为（原始值 - 平均值
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2023-07-05 21:16:56
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数据规约：标准化数据大数变小数数值规约： 离差标准化： 公式：x = (x-min_val)/(max_
一. 常用的feature scaling方法最大最小规范化 最小-最大规范化也称为离散标准化，是对原始数据的线性变换，将数据值映射到[0, 1]之间。公式为： 离散标准化保留了原来数据中存在的关系，是消除量纲和数据取值范围影响的最简单方法。这种处理方法的缺点是若数值集中且某个数值很大，则规范化后各值接近于0，并且将会
随着互联网行业的繁荣，教育行业也逐渐蓬勃发展起来，借助计算机云技术，原始教育模式渐渐融入了新元素，教育云平台就是其中的重要标杆。 教育云是指利用云计算技术搭建而成的教育资源共享平台，可为教育领域提供个性化教学环境，进一步提高教学水平。 教育云平台的出现推动了教育行业朝着信息化、规范化的方向去发展。目前，教育云平台的普及情况很可观，接受度高。但还存在着许多问题——学生信息档案、教资知识等
原创
2021-12-07 12:11:58
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如果你的神经网络不工作，该怎么办？作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情，以及他自己的解决经验。忘记规范化数据忘记检查结果忘记预处理数据忘记使用正则化使用的batch太大使用了不正确的学习率在最后层使用了错误的激活函数你的网络包含了Bad Gradients初始化网络权重不正确你使用的网络太深了使用隐藏单元的数量不对1.忘记规范化数据了问题描述在使用神经网络时，思考如何正确地规范化数据是非
如果使用微服务架构进行应用开发，微服务的开发过程中，会产生许许多多的文档，其中包括需求文档、设计文档、开发文档、测试文档、运维文档以及各种项目管控文档。而且微服务的开发，一般都会引入敏捷的开发模式，虽然敏捷倡导“个体和互动高于流程和工具，工作的软件高于详尽的文档”，但并不是说文档资料不重要，而是精简规范文档高于繁复套路文档，精简规范实用性较强的文档，是提高企业或团队整体交付及创新能力的基础。
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2023-09-09 08:21:02
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系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。规范化本节，我们会讨论一种最为常用的规范化（regularization）手段——有时候被称为权重衰减（weight-decay）或者L2规范化（regularization）。L2规范化的想法是增加一个额外的项到代价函数上，这个项叫做规范化项。下面是\规范化的的交叉熵代价函数： C=−1n∑xj[
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2023-09-17 10:17:05
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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。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，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。 也有一些人要将这种做法区分为“正规化”和“标准化”两种。其中，“正规化”表示将值的范围缩小到0和1之间；“标准化”则是将特征值转换为均值为0的一组数，其中每个数表示偏离均值的程度
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2023-11-03 13:56:02
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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。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，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。1 min-max标准化(Min-maxnormalization)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
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2023-10-01 11:01:49
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1. 缘起程序处理无非输入、处理和输出，其中输出以文本居多，文本的格式化是绕不过去的问题，不如索性好好研究一下搞定，省的每次遇到都尴尬。2. 探索根据PEP 3101，Python有两种典型的文本格式化方法The '%' operator for strings.The string.Template module.其中%的方法和C语言printf的格式化很像，简单实用，但在Python里面有很多
文章目录前言一、原始数据分析1.原数据展示2.标准化和归一化选取二、标准化处理1.意义2.代码总结 前言在进行分析之前，要对数据进行合适的处理，数据基本统计分析和标准化是同时进行的。 其中数据基本统计中，对于标称型数据，统计缺失值数量，分级情况，众数以及众数占比。对于数值型数据，主要统计了均值，标准差，缺失值数量，最小值，最大值，中位数。标准化与否对结果也会有一定的影响，我们先观察下现在标准化的
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2023-06-19 21:45:41
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这篇文章介绍深度学习四种主流的规范化，分别是Batch Normalization, Layer Normalization, Instance Normalization以及Group Normalization。
这篇文章介绍深度学习四种主流的规范化, 分别是Batch Normalization(BN[9]), Layer Normalizatio
