Contents 1 数据扩充 1.1 一般的数据扩充 1.2 特殊的数据扩充方式 1.2.1 Fancy PCA 1.2.2 监督式数据扩充 1.3 总结 2 数据预处理 2.1 参考资料 数据扩充...因此随机扣取的简单数据扩增方式，可能会得到与场景无关的扣取图像块结果。 对场景分类问题，可以尝试借助图像标记信息解决上述问题。首先根据原数据训练一个分类的初始模型。...这张特征图可指示图像区域与场景标记间的相关概率。之后，可根据此概率映射回原图选择较强相关的图像区域作为扣取的图像块。...在上一步的数据扩充后，进行数据预处理是模型训练前必不可少的一步。...卷积神经网络中的数据预处理通常是计算训练集图像像素均值，之后在处理训练集、验证集和测试集图像时需要分别减去该均值。
2、发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者） 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。...Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。...在流式计算中，Kafka 一般用来缓存数据，Storm 通过消费 Kafka 的数据进行计算。 1、Apache Kafka 是一个开源消息系统。...该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。 3、Kafka 是一个分布式消息队列。...，请在当前终端（记作“数据源终端”）内继续输入下面命令： [root@bigdata kafka]# .
MNIST数据集 MNIST数据集简介 MNIST数据集，是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片。每张图像都用其代表的数字标记。...老版本导入数据集叫fetch_data，在sklearn2.0版本之后已无法使用。 数据截取 为什么要数据的截取？ 对于KNN来说，将MNIST的6-7万数据全扔进去会导致运行极其缓慢。...X1, y1 = X[shuffle_index[:10000]], y[shuffle_index[:10000]] 数据预处理 原始的数据的灰度图像每一个像素点都是-256~256的，通过数据标准化和归一化可以加快计算效率...下面是一些数据预处理的方式 摘自 知乎 Zero-mean normalization 公式： X...对sklearn来说，数据预处理主要需弄清楚fit,transform,fit_transform三个接口。 关于数据预处理更详细的内容之后会在我的专栏sklearn内进行后续更新。
数据导入与预处理-第5章-数据清理 1. 数据清理概述 1.1 数据清理概述 1.2 什么是缺失值 1.3 什么是重复值 1.4 什么是异常值 2....数据清理概述 1.1 数据清理概述 数据清理是数据预处理的一个关键环节，它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。...在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。...数据清理概述 缺失值的检测与处理 重复值的检测与处理 异常值的检测与处理 数据清理是数据预处理中关键的一步，其目的在于剔除原有数据中的“脏” 数据，提高数据的质量，使数据具有完整性、唯一性、权威性...K-S检测是一个比较频率分布与理论分布或者两个观测值分布的检验方法，它根据统计量与P值对样本数据进行校验，其中统计量的大小表示与正态分布的拟合度。P值大于0.05，说明样本数据符合正态分布。
数据导入与预处理-拓展-pandas筛选与修改 1. 数据筛选与修改 1.1 加载数据 1.2 数据修改 1. 数据修改--修改列名 2. 数据修改--修改行索引 3. 数据修改--修改值 4....数据修改--替换值 5. 数据修改-修改数据类型 1.3 数据新增 1. 数据新增-增加列 固定值 2. 数据新增-增加列 计算值 3. 数据新增-增加列 比较值 4. 数据新增-新增多列 5....数据新增-增加列引用变量 6. 数据新增-新增行 指定位置 1.4 数据删除 1. 数据删除-删除指定行 2. 数据删除-指定多行（条件） 3. 数据删除-删除列 4....数据删除-删除多列 1.5 数据筛选 1. 数据筛选-筛选指定列号 2. 数据筛选-筛选指定列名 4. 数据筛选-筛选指定行 4. 数据筛选-筛选行号+列名 2. 总结 1....数据筛选与修改 数据的增删改查是 pandas 数据分析中最高频的操作，在分组、聚合、透视、可视化等多个操作中，数据的筛选、修改操作也会不断出现。
一、Flume简介 数据流 ：数据流通常被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合，是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列。...（一）Flume定义 Apache Flume是一种分布式、具有高可靠和高可用性的数据采集系统，可从多个不同类型、不同来源的数据流汇集到集中式数据存储系统中。...Memory Channel 在不需要关心数据丢失的情景下适用。如果需要关心数据丢失，那么 Memory Channel 就不应该使用，因为程序死亡、机器宕机或者重启都会导致数据丢失。...5、Event 传输单元，Flume 数据传输的基本单元，以事件的形式将数据从源头送至目的地。...注意：此处不要将“/usr/local/flume/lib”目录下的所有jar包都拷贝到“/usr/local/spark/jars/flume” 目录下，不然会使Spark和Hadoop版本与Guava
掌握XGBoost：特征工程与数据预处理 导言 在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。...本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程，通过代码示例详细说明各种技术和方法。 安装XGBoost 首先，请确保您已经安装了Python和pip。...数据预处理 数据预处理是准备数据以供模型训练的重要步骤。以下是一些常用的数据预处理技术： 数据清洗：处理异常值、重复值、错误值等，以提高数据质量。...良好的特征工程和数据预处理可以提高模型性能，并改善模型的泛化能力。这些技术和方法对于解决实际问题和提高模型性能非常重要。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定问题的需求。
[c64b86ffd3f7238f03e49f93f9ad95f6.png] 数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。...本文介绍第二个步骤——数据预处理。 不能想当然地认为数据是有效的。 在现实世界中，数据一般都是异构的、有缺失的、有量纲的。...有些数据中包含大量重复的数据、缺失的数据、或者离群的数据，在开始分析数据之前，必须好好检查数据是否有效，并对数据做预处理操作。 判断离群数值，并对其分析，有时会导致重大发现的产生。...二、数据异常值检测与分析 异常值在统计学上的全称是疑似异常值，也称作离群点(outlier)，异常值的分析也称作离群点分析。...[2] Z-Score 如果数据不服从正态分布，则可以用『与平均值的距离是标准差的多少倍』来描述，这个倍数就是Z-scor。
数据预处理(也称为数据准备，但 “预处理” 听起来更像是魔术) 是 迭代过程 的收集，组合，结构化和组织数据，以便将其作为数据可视化，分析和机器学习应用程序的一部分进行分析。...真实世界数据 通常不完整，不一致，缺乏某些行为或趋势，以及很可能包含很多错误。数据预处理是解决此类问题的可靠方法。...每当你遇到与数据相关的问题时，请尝试了解你需要哪些数据以及你不需要的数据 - 也就是说，对于每条信息，请问自己(并询问商业用户) ： 这些数据对我有何帮助？ 是否可以使用它们，减少噪音 o 缺失值？...考虑到准备过程的好处 / 成本与创建的业务价值，这些数据是否值得？ - 从小开始 每次要尝试数据准备步骤时，处理 GB 数据都是愚蠢的。...正如我在一开始就告诉你的那样，数据预处理过程可能需要很长时间并且非常繁琐。因此，你希望尽可能 自动化 。此外，自动化与迭代 结合，因此这是你计划数据预处理管道所需的方式。
预处理数据 数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。...预处理数据包括 数据的标准化 映射到01均匀分布 数据的归一化 数据的二值化 非线性转换 数据特征编码 处理缺失值等 该sklearn.preprocessing软件包提供了几个常用的实用程序函数和变换器类...，也叫高斯分布，也就是使得数据的均值维0，方差为1....new_x) # array([[-2.44948974, 3.53553391, -1.22474487]]) MinMaxScaler 在MinMaxScaler中是给定了一个明确的最大值与最小值...处理缺失值 因为各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这类数据经常被编码成空格、 NaN，或者是其他的占位符。
小编邀请您，先思考： 1 数据预处理包括哪些内容？ 2 如何有效完成数据预处理？ 数据的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。...因此，我们在训练模型前评估和预处理数据就显得至关重要了。...数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术，一般会用到多种预处理技术，而且对每种处理之后的效果做些分析对比，这里面经验的成分比较大...数据清洗 现实数据并不总是完整的，往往由于设备异常，与原有数据不一致而被删除，因误解而没有录入的数据，对数据的改变没有进行日志记载等原因，导致数据存在空缺值。...数据归约和离散化 数据仓库中往往存有海量数据，在其上进行复杂的数据分析与挖掘需要很长的时间。数据归约可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但可以产生相同的（或几乎相同的）分析结果。
数据导入与预处理-第6章-02数据变换 2 数据变换 2.1 数据变换方法（6.2.1 ） 2.1.1 数据标准化处理 2.1.2 数据离散化处理 2.1.3 数据泛化处理（分层） 2.2 轴向旋转（6.2.2...本文介绍的Pandas中关于数据变换的基本操作包括轴向旋转（6.2.2小节）、分组与聚合（6.2.3小节）、哑变量处理（6.2.4小节）和面元划分（6.2.5小节）。...=False) 输出为： 2.3 分组与聚合(6.2.3 ) 分组与聚合是常见的数据变换操作 分组指根据分组条件（一个或多个键）将原数据拆分为若干个组； 聚合指任何能从分组数据生成标量值的变换过程...下面通过一个例子说明分组聚合的过程： 掌握分组与聚合的过程，可以熟练地groupby()、agg()、transfrom()和apply()方法实现分组与聚合操作 2.3.1 分组操作groupby...与前几种聚合方式相比，使用apply()方法聚合数据的操作更灵活，它可以代替前两种聚合完成基础操作，另外也可以解决一些特殊聚合操作。
数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取 1 数据获取 1.1 概述 1.2 从CSV和TXT文件获取数据 1.2.1 读取csv案例-指定sep,encoding,engine 1.2.2 读取...1.6 读取数据库文件 1.6.1 读取sql数据 1 数据获取 1.1 概述 数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。...数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。...本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。...Pandas中使用read_excel()函数读取Excel文件中指定工作表的数据，并将数据转换成一个结构与工作表相似的DataFrame类对象。
数据导入与预处理-第6章-03数据规约 3 数据规约 3.1 数据规约概述(6.3.1 ) 3.1.1 维度规约概述 3.1.2 数量规约概述 3.1.3 数据压缩 3.2 重塑分层索引(6.3.2 )...(6.3.1 ) 数据规约： 对于中型或小型的数据集而言，通过前面学习的预处理方式已经足以应对，但这些方式并不适合大型数据集。...数据集中可能包含成千上万个属性，绝大部分属性与分析或挖掘目标无关，这些无关的属性可直接被删除，以缩小数据集的规模，这一操作就是维度规约。...3.1.2 数量规约概述 数量规约是指用较小规模的数据替换或估计原数据，主要包括 回归与线性对数模型 直方图 聚类 采样 数据立方体 这几种方法，其中直方图是一种流行的数据规约方法。...# result.unstack(0) # 与result.unstack("index_name")等价 result.unstack("index_name") 输出为： 3.3 降采样（6.3.3
目录 一、数据载入 二、数据清洗 （一）Pandas中缺失值的表示 （二）与缺失值判断和处理相关的方法 三、连续特征离散化 四、哑变量处理 准备工作 导入 NumPy 库和 Pandas 库。...None, sheetname=None’, na_rep=”, header=True, index=True, index_label=None, mode=’w’, encoding=None) 与to_csv...pd.Series([1, np.nan, 'hello', None]) data 0 1 1 NaN 2 hello 3 None dtype: object （二）与缺失值判断和处理相关的方法...isnull()：判断每个元素是否是缺失值，会返回一个与原对象尺寸相同的布尔性 Pandas 对象 notnull()：与isnull()相反 dropna()：返回一个删除缺失值后的数据对象 fillna...duplicates方法返回一个布尔值的 series ，反映每一行是否与之前的行重复。
数据导入与预处理-第6章-01数据集成 1 数据集成概述 1.1 数据集成需要关注的问题 2 基于Pandas实现数据集成 2.1 主键合并数据merge 2.2 堆叠合并数据concat 2.3 重叠合并数据...例如，如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的“custome_number”是否表示同一实体。 实体识别中的单位不统一也会带来问题。...2 基于Pandas实现数据集成 pandas中内置了许多能轻松地合并数据的函数与方法，通过这些函数与方法可以将Series类对象或DataFrame类对象进行符合各种逻辑关系的合并操作，合并后生成一个整合的...，类似于数据库的右外连接操作；'outer’代表基于所有left与right的键合并，类似于数据库的全外连接操作。...axis轴的说明： 行合并： 观察上图可知，result对象由left与right上下拼接而成，其行索引与列索引为left与right的索引，由于left没有C、D 两个列索引，right
一、Sqoop简介 Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop（Hive）与传统的数据库（mysql、postgresql...）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如...： MySQL，Oracle，Postgres 等）中的数据导进到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。...请注意，2 与 1 不兼容，且特征不完整，它并不打算用于生产部署。 二、Sqoop原理 将导入或导出命令翻译成 mapreduce 程序来实现。...bigdata local]# mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz sqoop （二）修改配置文件 1、复制重命名配置文件 Sqoop的配置文件与大多数大数据框架类似...五、导出数据 在Sqoop中，“导出”概念指：从大数据集群（HDFS，HIVE，HBASE）向非大数据集群（RDBMS）中传输数据，叫做：导出，即使用export关键字。
数据挖掘和机器学习这事，其实大部分时间不是在做算法，而是在弄数据，毕竟算法往往是现成的，改变的余地很小。 数据预处理的目的就是把数据组织成一个标准的形式。...a.最简单的归一化，最大最小值映射法 P_New=(P-MI)/（MA-MI） P是原始数据，MI是这一属性中的最小值，MA是这一属性中的最大值。...4、异常数据点 实际的数据集有很多是异常数据，可能是由于录入错误或者采集中受到干扰等因素产生的错误数据。通常剔除异常数据的方法最常用的有如下两种。 ...当然也可以在限定距离内，包含的数据点少于某个数目的时候认为是异常点。 前者是基于距离，后者是基于密度。当然，还可以把两者结合，指定距离的同时也指定数目，这叫做COF。...5、数据的筛选 我们在预处理好数据之后，有时候数据的维度是很大的，出于经济性考虑，当然，需要降维或者特征选择。有时候降为和特征选择也会增加准确度。
NiftyNet项目介绍 使用NiftyNet时，我们需要先将图像数据和标签进行一次简单的处理，得到对应的.csv文件。
课程汇总资源 数据导入与预处理-课程总结-01~03章 数据导入与预处理-课程总结-04~06章 2....课程授课资源 猿创征文｜数据导入与预处理-第2章-numpy 猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础 数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取 数据导入与预处理-第5章-数据清理...数据导入与预处理-第6章-数据集成 数据导入与预处理-第6章-02数据变换 数据导入与预处理-第6章-03数据规约 数据导入与预处理-第6章-04pandas综合案例 数据导入与预处理-第8...课程拓展资源 ✈️数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 ✈️数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 ✈️数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 ✈️数据导入与预处理...课程案例资源 数据导入与预处理-第6章-04pandas综合案例 泰迪杯A题通讯产品销售和盈利能力分析一等奖作品 数据导入与预处理-第8章-实战演练-数据分析师岗位分析
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