教程来自扇贝编程异常值大家可能看过体操或者跳水比赛，当计算运动员得分时，我们要去掉所有评分者打分的最高分和最低分，这是为了减少异常值对分数整体的干扰。比如，之前学习均值的时候，我们知道一组数据的均值会受异常值影响——异常值往往会大幅度拉高或者降低均值的水平。在此基础上，方差和标准差也受异常值影响。因此，为了使数据分析的结果更为稳定，我们有时需要去除数据集中的异常值。对于异常值的定义，并没有统一的标
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2023-09-16 20:20:30
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最近，做个小项目经常会遇到Python 的异常，让人非常头疼，故对异常进行整理，避免下次遇到异常不知所措，以下就是对Python 异常进行的整理。1.Python异常类异常描述NameError尝试访问一个没有申明的变量ZeroDivisionError除数为0SyntaxError语法错误IndexError索引超出序列范围KeyError请求一个不存在的字典关键字IOError输入输出错误(比
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2024-02-02 13:41:17
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摘要本文为少样本异常检测（FSAD），这是一种实用但尚未被研究的异常检测（AD），少样本意味着在训练中只为每个类别提供有限数量的正常图像。现有的少样本异常检测的研究主要使用的是 一类别一模型 学习范式，而类别间的共性尚未被探索。受人类探测异常的启发，将有问题的图像与正常图像进行比较，我们在这里利用配准，这是一种固有可跨类别泛化的图像对齐任务，作为代理任务来训练类别不可知的异常检测模型。在测试过程中
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2024-01-14 13:26:29
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文章目录前言一、异常1、什么是异常2、异常处理3、自定义异常4、触发异常 前言python提供了异常处理和断言两个非常重要的功能，来处理python程序在运行期间出现的异常和错误，可以用于调试python程序。一、异常1、什么是异常异常是一个事件，在python程序无法正常处理程序时就会发生一个异常，是python的一个对象。当异常发生时，我们需要捕获它，否则程序会终止执行。2、异常处理使用 t
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2023-10-18 15:12:49
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目录1. 思想2. 过程3. 实验 《Optimization as A Model for Few-shot Learning》网络名称：Meta-Learner LSTM 文章来源：ICLR20171. 思想 问题：小样本数量少，梯度下降算法是针对大量样本迭代才能收敛到较好的结果。 目标： 针对最终的训练集X和测试集Y 1.给出一个好的神经网络的参数初始化。 2.利用LSTM对神
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2024-05-05 19:58:30
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当出现异常时， Python 就会创建一个异常对象 。 如果我们编码处理了该异常， 那么程序将继 续运行； 否则程序将停止， 并打印一个 traceback ， 内部包含具体异常报告。可以使用 try-except 代码块来处理异常。编码处理异常，并编写友好的错误消息，这要好于有时令人迷惑的 traceback。1 try-except 代码块比如经典的除 0 操作，如果直接运行，就会出现 T
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2023-07-02 14:04:46
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如果我有那个代码：try:some_method()except Exception, e:如何获得此Exception值(字符串代表我的意思)？使用strtry:some_method()except Exception as e:s = str(e)此外，大多数异常类都具有args属性。通常，args[0]将是错误消息。应该注意的是，如果没有错误消息，只使用str将返回空字符串，而使用repr
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2023-09-05 16:18:55
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异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection，是比较常见的一类非监督学习算法。1 异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢？常见的有三种情况。在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤，防止对归一化等处理的结果产生影响。对没有标记输出的特征数据做筛选，找出异常
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2024-01-30 20:18:17
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文章目录基于Python的数学建模数据缺失值与异常值处理缺失值的定义与原因缺失值的处理删除法简单填充插值法异常值检测 基于Python的数学建模Github仓库：Mathematical-modeling
数据缺失值与异常值处理缺失值的定义与原因定义：缺失值，即存在特征或标签为空值的样本。包含空值的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠输出。缺少过多的数据也将丢失大量有效信息，使数据模型难以把握数
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2023-10-05 23:34:21
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# 实现"3准则 去除异常数据 python"的流程
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 确认数据类型 |
| 4 | 去除异常数据 |
| 5 | 保存处理后的数据 |
## 操作步骤及代码示例
### 步骤1：导入必要的库
```python
import pandas as pd
`
原创
2024-03-03 05:14:10
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## Python去除光谱中的异常数据
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何使用Python去除光谱中的异常数据。在本文中，我将向你介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们开始吧！
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[检查异常数据]
B -- 有异常数据 --> C[删除异常数据]
B --
原创
2023-10-29 03:26:17
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算法思想通俗的说，就是把一些样本按照相似度分成k类。给定样本集D={x1, x2, x3, ……, xm}, 划分为k类得到集合C = {C1, C2, ……, Ck}，（其中Ci，1<=i<=k, 是包含若干个样本xi, 1<=i<=m, 的集合，使得平方误差最小化，即其中 ui是Ci类中所有样本的均值向量。但是最小化E是一个NP难问题， 所以采用了迭代优化的方式来近似求
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2024-01-16 16:34:39
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1. 首先，你要明白什么是异常值，如何处理异常值有时候数据集中会包含一个或多个数值异常大或异常小的值，这样的极端值称为异常值(outlier)。对于异常值，我们该怎么办呢？第1步，你需要采用一定的技术手段从大量数据中找出哪些数值可能是异常值。第2步，然后对找到的这些异常值的准确性进行检查，以确定如何处理异常值处理异常值一般有3种办法：1)异常值可能是一个被错误记录的数据值，如果是这样，就可以在进一
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2024-01-10 12:32:12
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K-近邻算法1、K-近邻算法1.1算法原理1.2算法特点1.3建立模型三要素2、kd树2.1 构造平衡kd树的算法2.2 kd树的最近邻搜索算法3、python实现 1、K-近邻算法K-近邻算法主要用于处理分类问题，采用测量不同特征之间的距离进行分类。1.1算法原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签
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2023-11-24 16:44:05
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箱线图法是一种检测异常值的常用方法，由于其对数据分布没有任何假设，便使得它能够适用于几乎任何的异常值检测场景。1977年，美国著名数学家JohnW. Tukey首先在他的著作《ExploratoryDataAnalysis》中介绍了箱形图。其相关定义如下： （1） 四分位距（Inter quartile range,简记IQR）指的是下四分位数（Q1）和上四分位数（Q3）之间的距离。 （2） In
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2023-12-31 20:01:33
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import resimple_punctuation = '[’!"#$%&\'()*+,-/:;<=>?@[\\]^_`{|}~，。,]'p1='帮会建了徽信群 没在群里的加下徽信:[30109552300]，晚上群里有活动通知大家，(抢资源)，争地盘，谢谢配合。i love you 'line = re.sub(simple_punctuation, '', p1)pri
原创
2023-01-13 06:45:22
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本博文源于《商务统计》。旨在解决如何利用标准残差检测异常值并将其剔除。我们在用统计软件做回归分析时终是希望自己的回归曲线能较好地拟合数据。但现实中我们对数据清洗后，有一部分的值不是那么友好。就是感觉怪怪的，如何用数学的语言去描述去把它们一一剔除呢？问题起源 从图中我们都知道有一种指标叫做残差，我们回归分析核心要领就是将残差控制到最小，但是有一些值偏离这条线很大，如何剔除就是我们要解决的问题。估计标
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2023-11-25 13:00:53
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样本数据不平衡是我们建模场景中经常遇到的问题，由于目标类别的分布占比差异较大，使得模型训练难以取得较好的拟合效果，甚至模型结果在实际应用中无效。举个最常见的例子，在信贷场景中构建反欺诈模型时，训练样本数据的欺诈目标群体往往是占比很少，必然需要我们对这种正负样本不平衡的情形进行处理，从而保证模型拟合训练的有效性，并获取满足实际需求的模型结果。 解决样本不平衡的常规方法主要有重采样、样本加权等维度，其
在对大量数据进行分析时 如果有些数值不符合正常情况 可以用以
原创
2023-08-08 10:25:27
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1. 基本概念1.1 熵熵原本是一个热力学概念，是用来描述热力学系统混乱(无序)程度的度量。在信息论建立之后，关于上的概念和理论得到了发展。作为衡量时间序列中新信息发生率的非线性动力学参数，熵在众多的科学领域得到了应用。八十年代最常用的熵的算法是K-S熵及由它发展来的E-R熵，但这两种熵的计算即使对于维数很低的混沌系统也需要上万点的数据，而且它们对于噪声很敏感，时间序列叠加了随机噪声后这两种熵的计
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2024-01-02 12:18:52
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