1.预备知识 1.1可分离变换
二维傅立叶变换可用通用的关系式来表示：
式中：x, u=0, 1, 2, …, M－1；y, v=0, 1, 2, …, N－1；g(x,y,u,v)和h(x,y,u,v)分别称为正向变换核和反向变换核。
如果满足 :
写在前面在机器学习的特征选择的时候，往往有一些离散的特征不好计算，此时需要对这些特征进行编码，但是编码方式有很多，不同的包也会有不同的编码方式。（明白OneHotEncoder、LabelEncoder、OrdinalEncoder、get_dummies、DictVectorizer的区别吗？）通过在Titanic预测的学习， 在这里对不同包的编码方式进行一个小总结。 至少以后使用的时候，不那么
转载
2023-10-07 21:39:02
190阅读
# 如何进行Python离散变量编码
在数据处理和机器学习的领域，离散变量（Categorical Variables）的编码是一个重要的步骤。它将类别数据转换为计算机更易于处理的数值形式。本文将帮助新人开发者了解如何在Python中实现离散变量编码，步骤清晰易懂。
## 流程步骤
以下是实现离散变量编码的主要步骤：
| 步骤 | 描述
目录Python执行的方式Window:Linux：内容编码（三） 注释执行脚本传入参数pyc文件变量Python提供的数据类型，有如下几种：而每一个对象都有如下的特征：可变对象和不可变对象容器对象对象的属性和方法变量的复制操作变量定义的规则变量的输入（七）流程控制while循环体组成形式breakcontinuePython执行的方式Window:在CMD里面，使用 Python + 相对
转载
2023-08-04 19:06:55
104阅读
在数据科学和机器学习的工作中，处理离散变量（如类别型变量）的编码问题是一个非常重要的步骤。对于Python用户而言，如何有效地将这些离散变量转化为机器学习模型可以处理的格式也是一个常见挑战。本文将详细介绍Python设置离散变量编码的过程及一些最佳实践。
## 背景定位
在很多数据集中，我们常会遇到离散变量，例如“性别”、“城市”或“职业”等。机器学习模型一般需要数值输入，而离散变量本身是不可
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
转载
2023-09-05 13:44:42
352阅读
目录前言理论准备离散余弦变换与傅里叶变换的区别离散余弦变换的适用性代码实现如果不进行数据类型转换float32,就会报错显示dct变换过程中图像数据变化压缩和压缩恢复变化 前言在阅读本文章之前需要参考文章 理论准备离散余弦变换与傅里叶变换的区别离散余弦变换与傅里叶变换相关，只使用实偶函数，长度相当于是两倍的傅里叶变换。离散余弦变换的适用性离散余弦变换的特征是将物理信息能量汇聚到低频成分，高频成
转载
2023-08-14 10:33:28
111阅读
1. 变量\字符编码 Variables are used to store information to be referenced and manipulated in a computer program. They also provide a way of labeling data with a descriptive name, so our programs can be und
转载
2024-02-27 09:21:33
27阅读
最近看了一本《Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习》（机械工业出版社）这本书，看了其中第5章：变量编码的方法 内容，总结了主要内容以及做了代码详解，分享给大家。1. 主要知识点在统计学中，将变量按照取值是否连续分为离散变量和连续变量。例如性别就是离散变量，变量中只有男、女、未知三种情况；年龄是连续变量，是1～100的整数（假设100岁是年龄的最大值）。而建模中的预测模型都只
转载
2023-11-17 10:39:39
84阅读
在数据分析与机器学习中，将离散变量编码为01（即二进制编码）是一项重要的转换步骤。这个过程也称为二元编码（Binary Encoding）。使用R语言，我们可以轻松实现此步骤，并在需要的时候进行备份与恢复。下面是关于这一主题的一系列信息，更加轻松和易于理解。
## 备份策略
首先，我们需要了解如何为数据转换过程进行有效的备份，以防遇到数据丢失或系统崩溃。我们可以通过一个思维导图，展示其组织结构
数据类型和变量1、Python中的注释如上，是井号“#”开头的。2、Python中可以直接处理的数据类型有整数、浮点数、字符串、布尔值、空值。3、Python在定义变量时，不需要Java、C++那种“变量类型+变量”的定义方式，是直接定义的。4、空值，作为Python中的一个特殊的值，用“None”表示。“None”不能简单理解为‘0’，因为‘0’是有着切实的意义的，而“None”却是一个特殊的空
转载
2024-05-30 17:21:07
62阅读
1. 散列表概述C++的 STL 中的 map 就是一种关联容器,map 的实现基于 RB-tree(红黑树)，理论上,其搜索的复杂度为 O(logN)。Python 中同样提供关联式容器,即 PyDictObject 对象。与 map 不同的是,PyDictObject 对搜索的效率要求及其苛刻,这也是因为 PyDictObject 在 Python 本身的实现中被大量地采用,比如会通过 PyD
转载
2023-12-09 20:21:48
54阅读
机器学习中会遇到一些离散型数据，无法带入模型进行训练，所以要对其进行编码，常用的编码方式有两种：1、特征不具备大小意义的直接独热编码（one-hot encoding）2、特征有大小意义的采用映射编码(map encoding)两种编码在sklearn.preprocessing包里有实现方法 映射编码就是用一个字典指定不同离散型数据对应哪些数字 import pandas as pd
转载
2023-10-26 19:07:14
120阅读
离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT变换）是一种与傅立叶变换紧密相关的数学运算。在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换。 离散余弦变换（DCT）是N.Ahmed等人在1974年提出的正交变换方法。它常被认为是对语音和图像信号进
转载
2024-01-17 09:14:40
85阅读
# PyTorch离散化理解与应用
在深度学习中，数据的表示至关重要。尤其是在处理连续数据时，如何对其进行离散化是一个重要问题。本文将介绍PyTorch中离散化的概念与实现，带有代码示例和相关使用情况的探讨。
## 什么是离散化？
离散化是将连续数据转换为离散数据的过程。比如，在机器学习中，我们可能需要将一个连续值（如温度、价格等）转换为若干个类别（如“高”、“中”、“低”）。离散化可以帮助
原创
2024-09-22 06:08:44
132阅读
起始聚类离散化就是根据利用一定规则对数据进行分类，可以用分桶式或者k-means 等方法 这里用中医证型关联规则挖掘里面的离散化举例，k-means 举例 首先看下图的原数据，该病存在六种证型系数，为了后续的关联算法，需要先将其离散化。import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法
datafile = '../
转载
2023-08-26 09:17:00
131阅读
# 实现“pytorch 离散切片”的方法
## 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
确定输入数据格式 --> 确定切片维度
确定切片维度 --> 实现离散切片
实现离散切片 --> 输出切片结果
```
## 2. 代码步骤
### 步骤1：确定输入数据格式
首先，确定输入数据的格式，通常为一个张量（tensor），可以通过以下代码创建一个示
原创
2024-07-05 04:06:00
38阅读
4类主要的可视化视图比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图；
联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图；
构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化，比如饼图；
分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。单变量可视化视图：一次值关注一个变量。如我们一次只关注身高变量，来看身高的取值分布，而暂时忽略其他变量。多变量可视化视图
转载
2024-04-15 14:21:37
94阅读
按照我们对于变量的分类：分为数值变量和分类变量，数值变量可以分为连续型和离散型，分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法： 比如在泰坦尼克号当中，有一个变量叫做乘客登陆的港口，取值为（C, Q, S）代表三个地方。这是一个典型的无序分类变量，我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射
转载
2023-07-01 17:55:10
337阅读
所谓高级函数，指普通生活中很少使用的，但是在数据高级分析、机器学习、科学研究中所需要使用的一类统计函数。1)、计算沿指定轴的元素个数的第q个百分位数，求观察值N 函数percentile(a, q, axis=None)，a为需要统计的集合对象，q为要计算的百分位数或百分位数序列（q的取值区间为[0,100]）。返回q%范围内的观察值import numpy as np
a1 = np.array
转载
2023-10-21 22:00:14
213阅读
