一、数据预处理与特征工程1.数据预处理 数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求2. 特征工程： 特征工程是将原始数据转
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2023-07-03 10:00:05
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文章目录数据的特征处理转换结果数值型数据：类别型数据：时间类型：sklearn特征处理API归一化sklearn归一化APIMinMaxScaler语法归一化步骤归一化案例：约会对象数据归一化总结标准化结合归一化来谈标准化sklearn特征化APIStandardScaler语法标准化步骤标准化总结如何处理数据中的缺失值？Imputer语法Imputer流程关于np.nan(np.NaN)特征选
数据特征分析分布分析1.定量数据的分布分析对于定量变量而言，选择组数和组宽是做频
原创
2023-06-07 09:40:32
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In this exploration notebook, we shall try
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2022-11-14 23:05:19
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（1）求证：若矩阵为Hermitian矩阵，则其特征值λ一定是实数。 证明：∵ , . 等式两边取共轭转置得: 从而： 等式两边同时乘以得: 由于 ,因此 故有 从而为实数 ...
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2021-10-14 22:05:00
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分类：已知当前所研究的问题的类别数目及各类特征，将一些未知类别的个体正确地归属于其中某一类。 例如，在大学，学校根据院系、专业，将学员分类不同的类别，有学计算机的，有学金融，有学数学等，这个过程就是分类，一开始就知道类别数目、类别特征聚类：事先不知道所研究的问题应分为几类，也不知道观测到的个体的具体分类情况，需要按照性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生分类结果 例如，在大学，同
说明：0轴axis=0和1轴axis=1 简介 一：数据的排序 二：数据的基本统计分析 三：数据的累积统计分析 四：数据的相关分析 一：数据的排序 0 1 2 3 4 a 0 1 2 3 4 b 5 6 7 8 9 c 10 11 12 13 14 d 15 16 17 18 19 4 3 2 1
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2018-07-11 23:22:00
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完成数据清理后，下面通过图表展开对数据的分析。1.前期初判(分布分析)： 1）判断分组区间:# a.散点图：
plt.scatter(data[字段1],data['字段2'],
s = data[字段3], # 显示大小
c = data[字段4], # 显示颜色
alpha = 0.4, cmap = 'Reds')
# b.直方图：
data[字段].hist(bins=10) 2）求出
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2023-08-11 17:09:57
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---脚本语言(scripting language)
---高级动态编程语言
简单易学
Python是一种代表简单主义思想的语言。Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python有极其简单的语法，极易上手。
解释性&编译性
-Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。可以直接从源代码运行程序，但
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2023-08-12 22:35:14
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数据挖掘具有以下几个特点： 1，基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。 2，非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本
python——面向对象特征 文章目录python——面向对象特征0. 面向对象的三大特征1. 封装2. 继承3. 方法重写4. objeck类5. 多态5.1 静态语言与动态语言6. 特殊方法和特殊属性7. 类的浅拷贝与深拷贝 0. 面向对象的三大特征封装：提高程序的安全性（1）将数据（属性）和行为（方法）包装到类对象中。在方法内部对属性进行操作，在类对象的外部调用方法。这样，无需关心方法内部的
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2023-09-02 16:24:01
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目前数据分析技术能够为我们个人以及企业发展提供帮助，所以很多企业对于数据分析师都很重视，这也是数据分析师拥有良好的待遇以及发展前景的主要原因。为了能够顺利成为数据分析师，需要明白大数据时代，数据分析的特点是什么。大数据时代，数据分析的特点是什么？（1）采用倒金字塔模式分配“思考、工作、分享”的时间比重。数据分析工作包括三部分：“思考”，分析实际问题，将实际问题转化成数学模型，提出解决方案的过程；“
WebShell 特征分析作者：HaiCheng@助安社区，关注公众号领取学习路线和资料。WebShell是黑客经常使用的一种恶意脚本，其目的是获得服务器的执行操作权限，常见的webshell编写语言为asp/jsp/php。主要用于网站管理，服务器管理，权限管理等操作。使用方法简单，只需要上传一个代码文件，通过网址访问，便可进行很多日常操作，极大地方便了使用者对网站的服务器的管理。正因如此，也有
原创
2023-05-26 11:16:16
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首先说一下为什么要做特征工程？总的来说机器学习算法就是用输入的数据来推算输出的数据。输入的数据包含以下特征，这些特征是以行列矩阵的列来表示，算法需要具有特定形式的特征作为输入才能更好地发挥作用，模型的表现才能达到最佳，所以我们要对输入的特征进行一些列的操作，这个过程就是特征工程。在这篇文章里我利用Python把主要的特征工程技术通过全代码的形式，给大家做一个分享。首先是缺失值的处理1、删除缺失值缺
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2023-08-29 06:40:03
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特征工程常见示例： 分类数据、文本、图像。 还有提高模型复杂度的 衍生特征 和 处理 缺失数据的填充 方法。这个过程被叫做向量化。把任意格式的数据 转换成具有良好特性的向量形式。分类特征比如房屋数据： 房价、面积、地点信息。方案1：把分类特征用映射关系 编码成 整数 。{'Queen Anne': 1, 'Fremont': 2, 'Wallingford': 3};在scikit-learn中并
莺尾花预测是KNN一个经典的例子， 可以理解为一个分类预测。莺尾花的数据集有150 条，每个样本包含：特征值四：花瓣花萼的长度和宽度目标值有3种：setosa、versicolor、virginica1. sklearn 数据集介绍其获取数据集有两种方式：load_xxx: 获取小数据集(依赖库自带)
fetch_xxx: 从互联网下载一些大的数据集以莺尾花数据集为例子：from sklearn
降维实际上就是降低特征的个数，最终的结果就是特征和特征之间不相关。降维：降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程降维的两种方式：1、特征选择2、主成分分析（可以理解为一种特征提取的方式）一、特征选择定义：数据中包含冗余或相关变量（或称为特征、属性、指标等），旨在从原有特征中找出主要特征特征选择的2中方法（过滤式 + 嵌入式）Filter（过滤式）：主要探究
面向对象的三大特征封装：提高程序的安全性
将数据（属性）和行为（方法）包装到类对象中。在方法内部对属性进行操作，在类对象的外部调用方法。这样，无需关心方法内部的具体实现细节，从而隔离了复杂度。在Python中没有专门的修饰符用于属性的私有，如果该属性不希望在类对象外部被访问，前边使用两个“_”。继承：提高代码的复用性。多态：提高程序的可扩展性和可维护性。class Student:
Python可以说是这十年来兴起的编程语言，并且被证明是一种非常强大的语言。我用Python从交互式地图到区块链构建了很多应用程序。Python有很多特性，初学者很难一开始就掌握所有的特性。即使您是一个从其他语言（如C或MATLAB）转换过来的程序员，用更高抽象级别的Python编写代码绝对是另一种体验。我希望早些时候就知道一些Python特性，并重点介绍了其中五个最重要的特性。1.列表理解-压缩
