Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它有一个标准化和简单的接口用来预处理数据和进行模型的训练，优化和评估。
数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。
选自towardsdatascience 作者：Dipanjan Sarkar 机器之心编译 参与：Jane W、乾树、黄小天 数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。 介绍 描述性分析（descriptive analytics）是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合（aggregation）、汇总（summa
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载
在使用编程语言时，我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见错误是TypeError: new(): data must be a sequence (got float)。这个错误通常出现在我们尝试创建一个包含浮点数的数据序列时。
导语 为什么要出这个教程？1.基本用例：训练和测试分类器练习2.更高级的用例：在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单，愚蠢：使用scikit-learn的管道连接器练习3.当更多优于更少时：交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化：微调管道内部练习5.总结：我的scikit-learn管道只有不到10行代码（跳过import语句）6.异构数据：当您使用数字以外的数据时练习
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要！ 两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
向量不仅是R的一种数据结构，它还是贯通R软件的重要组成部分。向量中可以包含数值、字符串或者逻辑值，但不能由多种格式混合组成。
原文链接：The importance of preprocessing in data science and the machine learning pipeline I: centering, scaling and k-Nearest Neighbours 作者：Hugo Bowne-Anderson 译者：刘翔宇 审校：刘帝伟 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 未经许可，谢绝转载！ 数据预处理是一个概括性术语，它包括一系列的操作，数据科学家使用这些方法来将原始数据处理成更方
MySQL支持多种类型，大致可以分为三类： 数值 、日期/时间 和 字符串(字符)类型 。
大于0，则A和B是正相关，这意味着A值随B值得增加而增加。该值越大，相关性越强。因此，一个较高值表明A(或B)可以作为冗余而被删除。
眨眼间我们就从人工特征、专家系统来到了自动特征、深度学习的人工智能新时代，众多开源测试数据集也大大降低了理论研究的门槛，直接加载数据集就可以开始模型训练或者测试。然而面对实际问题时，收集到的数据往往不是像数据集中那样整理好的，直接用来跑模型会带来各种各样的问题。这时候我们就开始回忆起「特征工程」这一组容易被忽略但解决问题时不可或缺的硬功夫。 数据科学家 Dipanjan Sarkar 近日就发布了两篇长博客介绍了一些基本的特征工程知识和技巧。这篇为上篇（原文：http://t.cn/RQoVmUm ），主要
据预处理是总称，涵盖了数据分析师使用它将数据转处理成想要的数据的一系列操作。例如，对某个网站进行分析的时候，可能会去掉 html 标签，空格，缩进以及提取相关关键字。分析空间数据的时候，一般会把带单位（米、千米）的数据转换为“单元性数据”，这样，在算法的时候，就不需要考虑具体的单位。数据预处理不是凭空想象出来的。换句话说，预处理是达到某种目的的手段，并且没有硬性规则，一般会跟根据个人经验会形成一套预处理的模型，预处理一般是整个结果流程中的一个环节，并且预处理的结果好坏需要放到到整个流程中再进行评估。 本次，
数据预处理是总称，涵盖了数据分析师使用它将数据转处理成想要的数据的一系列操作。例如，对某个网站进行分析的时候，可能会去掉 html 标签，空格，缩进以及提取相关关键字。分析空间数据的时候，一般会把带单位（米、千米）的数据转换为“单元性数据”，这样，在算法的时候，就不需要考虑具体的单位。数据预处理不是凭空想象出来的。换句话说，预处理是达到某种目的的手段，并且没有硬性规则，一般会跟根据个人经验会形成一套预处理的模型，预处理一般是整个结果流程中的一个环节，并且预处理的结果好坏需要放到到整个流程中再进行评估。
本文描述了一个典型的基于跨行业标准流程的标准机器学习管道，作为数据挖掘行业的标准过程模型。
数值类型 MySQL支持所有标准SQL数值数据类型。 这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。 关键字INT是INTEGER的同义词，关键字DEC是DECIMAL的同义词。 BIT数据类型保存位字段值，并且支持MyISAM、MEMORY、InnoDB和BDB表。 作为SQL标准的扩展，MySQL也支持整数类型TINYINT、MEDIUMINT和BIGINT。下面的表显示了
直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。 直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。它是一种条形图。 为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。 间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。（取自百度百科），简单过一下就好，无需在此处花时间。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
MySQL中定义数据字段的类型对你数据库的优化是非常重要的。 MySQL支持多种类型，大致可以分为三类：数值、日期/时间和字符串(字符)类型。 ---- 数值类型 MySQL支持所有标准SQL数值数据类型。 这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。 关键字INT是INTEGER的同义词，关键字DEC是DECIMAL的同义词。 BIT数据类型保存位字段值，并且支持MyISA
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
MySQL 支持多种类型，大致可以分为三类：数值、日期/时间和字符串(字符)类型。
上次我们使用精度评估得到的成绩是 61%，成绩并不理想，再使 recall 和 f1 看下成绩如何？ 首先我们先了解一下 召回率和 f1。 真实结果 预测结果 预测结果 正例 反例 正例 TP 真正例 FN 假反例 反例 FP 假正例 TN 真反例 召回率：TP/(TP+FN) f1:2TP/(2TP+FN+FP) 我们使用scikit-learn的分类
上次我们使用精度评估得到的成绩是 61%，成绩并不理想，再使 recall 和 f1 看下成绩如何？
大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西？有哪些相关技术？对普通人的生活会有怎样的影响？我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义：数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据（因为那是“数”）。但实际上，人类的一切语言
数据集中缺少值的原因有很多。例如,在数据集的身高和年龄,会有更多年龄列中缺失值,因为女孩通常隐藏他们的年龄相同的如果我们准备工资的数据和经验,我们将有更多的薪水中的遗漏值因为大多数男人不喜欢分享他们的薪水。在更大的情况下，比如为人口、疾病、事故死亡者准备数据，纳税人记录通常人们会犹豫是否记下信息，并隐藏真实的数字。即使您从第三方资源下载数据，仍然有可能由于下载时文件损坏而丢失值。无论原因是什么，我们的数据集中丢失了值，我们需要处理它们。让我们看看处理缺失值的9种方法。
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组功能，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。
关注我的人都成为了月薪5w以上的技术大牛 大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视，并建立交叉表格，用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
选自Medium 机器之心编译 参与：刘天赐、黄小天 尽管近年来神经网络复兴并大为流行，但是 boosting 算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。本文从算法结构差异、每个算法的分类变量时的处理、算法在数据集上的实现等多个方面对 3 种代表性的 boosting 算法 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 进行了对比；虽然本文结论依据于特定的数据集，但通常情况下，XGBoost 都比另外两个算法慢。 最近，我参加了 kaggle 竞赛 WID
数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。
SAS format是一种用于显示或写入变量值的规则，它可以改变变量值在输出中的外观，但不改变变量值本身。SAS format分为两种来源：一种是标准的SAS format，由SAS系统提供；另一种是用户自定义的format，由用户通过PROC FORMAT过程创建。
来源：专知本文共1200字，建议阅读5分钟潜在的关键思想和算法将永远存在，并将形成未来发展的基础。 在当今自动化、云计算、算法、人工智能和大数据的世界中，很少有话题像数据科学和机器学习那样相关。它们最近之所以受欢迎，不仅是因为它们适用于现实生活中的问题，还因为它们自然地融合了许多不同的学科，包括数学、统计学、计算机科学、工程学、科学和金融学。对于开始学习这些主题的人来说，大量的计算技术和数学思想似乎是压倒性的。有些人可能只满足于学习如何使用现成的方法来应用于实际情况。这本书的目的是提供一个可访问的，但全面
今天，我们分享一些关于数据竞赛的经验与技术，以及一些可以确保你取胜的技术策略。本文选取的数据来自Vidhya上的“贷款预测”竞赛。
数据预处理目的 保证数据的质量，包括确保数据的准确性、完整性和一致性 主要任务 数据清理 填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或者删除离群的点，先解决这些脏数据，否者会影响挖掘结果的可信度 噪声数据：所测量数据的随机误差或者方差 数据集成 比如，将多个数据源上的数据合并，同一个概念的数据字段可能名字不同，导致不一致和冗余，这里需要处理 数据规约 将巨大的数据规模变小，又不损害数据的挖掘结果，比如在数学建模里通过SPSS来降维，包括维规约（主成分分析法）和数值规约（数据聚集或者是回归） 回归：用一个函数拟合数据
在进行数据处理和交互时，经常会遇到将数据转换为JSON格式的需求。然而，有时候在尝试将某些数据类型转换为JSON时，可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。
最近在使用深度学习框架进行图像处理的时候，我遇到了一个问题，错误信息显示为has invalid type '<class 'numpy.ndarray'>', must be a string or Tensor，这个问题困扰了我很长时间。经过一番研究和实践，我找到了解决方法，现在将与大家分享。
AI 开发者按，相信很多数据科学从业者都会去参加 kaggle 竞赛，提高自己的能力。在 Kaggle Competitions 排行榜中，有一个头衔是众多用户都十分向往的，那就是「Kaggle Grandmaster」，指的是排名 0.1‰ 的顶级高手。数据科学新手 Dean Sublett 和数据科学家，Kaggle Grandmaster Abhishek 进行了交流，并写了一篇关于他的 kaggle Kernel 的文章，AI 开发者编译整理。
本文作者Dean Sublett是Kaggle大神Abhishek Thakur的迷弟，通过学习Abhishek的相关教程受益良多，因此，近期他在medium上撰文对相关自然语言处理的知识做了梳理总结。
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