然而实际应用系统中收集到的原始数据是“脏”的，不完全的、冗余的和模糊的，很少能直接满足数据挖掘算法的要求。...数据挖掘中的预处理主要是接受并理解用户的发现要求，确定发现任务，抽取与发现任务相关的知识源，根据背景知识中的约束性规则对数据进行检查，通过清理和归纳等操作.生成供挖掘核心算法使用的目标数据，即知识基。...规格化指将元组集按规格化条件进行合并，也就是属性值量纲的归一化处理。规格化条件定义了属性的多个取值到给定虚拟值的对应关系。...对于不同的数值属性特点，一般可以分为值连续和取值分散的数值属性问题;归纳指元组属性值之间的语义关系。...下面的示例演示了如何使用Spark的Scala API对 Titanic 数据集进行预处理和特征工程 ： ### 使用Scala和Apache Spark API进行数据预处理： # 特征工程：创建家庭大小特征
1.2 Mean subtraction 平均减法 这是一种最常见的预处理形式。它的做法是，对于数据的每个特征属性，减去这个属性的平均值。...U,S,V = np.linalg.svd(cov) 其中 U 的每列是一个特征向量，S 代表奇异值的一维向量。我们将原始（但经过零中心化处理后）数据投射到特征基中。...np.linalg.svd 的一个很好的特性是，在其返回值 U 中，特征向量列是按其特征值排序的。我们可以利用这一点来降低数据的维度，只使用前几个特征向量，而放弃数据没有差异的维度。...2.4 稀疏的初始化 另一种解决未校准方差问题的方法是将所有权重矩阵设置为零，但为了打破对称性，每个神经元都随机连接（以一个从一个小的高斯分布中取样得到的权重）到它下面固定数量的神经元。...直观地说，它要求网络具有非常脆弱和特殊的属性，即使得网络能够为每个输入（及其增强）准确输出一个正确的值。请注意，Softmax的情况并非如此，每个分数的精确值并不那么重要：重要的是它们的大小是合适的。
Scala 拥有一套复杂的类型系统， Scala 方言既能用于编写简短的解释脚本，也能用于构建大型复杂系统 一 ：Scala的特性： 面向对象特性 Scala是一种纯面向对象的语言，Scala 引入特征...String 类型的字符串str 并赋值为"hello scala" val 在声明时必须被初始化 一个可变变量用关键字var来声明，var声明的变量是可变的，声明后可以再次对其赋值，但是也必须在声明的同时立即初始化...var price:double = 100.0 关于上述提到，val和var声明变量时必须初始化这一个规则，也有例外情况，比如这两个关键字均可以用在构造函数的参数中，这时候变量是该类的一个属性，因此显然不必在声明时进行初始化...此时如果用 val 声明，该属性是不可变的；如果用 var 声明，则该属性是可变的 为了减少可变变量在并发编程中，引起bug，应该尽可能的使用不可变变量，而比较常见的一种现象是当你正在使用的对象被其他人修改时...在Scala中，方法返回值最终是不需要return来修饰的，Scala会自动的推导出返回值 5：类型推断 先来看一段Java代码 HashMap intToStringMap
Decanter AI 与 Google AutoML 的效果对比，其中 R-Squared 为模型的确定系数，它越接近 1，模型对预测值的解释能力就越强。...现在，交给自动数据预处理就好了，Decanter AI 会从统计和机器学习两个角度自动填补和处理异常值。 其次对于自动特征工程，Decanter AI 会自动选择重要的特征，并创建一些新的特征。...目前很多 AutoML 系统都比较关注最后的自动建模，但前面的数据预处理与特征工程却是手动建模最麻烦的过程，忽略两者会带来不够友好的用户体验。...除此之外，针对前面的数据预处理过程、特征工程，Decanter AI 也会自动构建合适的时序特征。」 ? 时序建模示意图。...注意，我们可不能小看了前面的时间序自动预处理和特征工程，目前对于时序特征的开源及商用软件选择并不多，包括 Google AutoML 工具也没有时序预测分析。
如何能够高效地端到端进行机器学习流的开发，如何能够根据线上的反馈及时地选取高区分度特征，对模型进行优化，验证模型的有效性，加速模型迭代效率，满足线上的要求，都是我们需要解决的问题。...线上系统根据模型文件和映射规则，从特征工程中拉取相关的特征值，并根据映射规则进行预处理，生成可用于预测的样本格式，进行线上的实时预测，最终将预测的结果（用户对微博内容的兴趣程度）输出，供线上服务调用。...外层的各个计算引擎只需继承Top level抽象中定义的属性和方法，即可实现对计算引擎层面抽象的实现。...经过排查发现，原因在于特征映射过程中，存在大量根据数据字典，反查数据值索引的需求，如上文提及的pickcat函数。...在特征映射之后的生成Libsvm格式样本阶段中，也大量使用了数组数据结构，以稠密数组的方式实现了Libsvm数据值的存储。当特征空间维度上升到十亿、百亿级时，几乎无法正常完成生成样本的任务。
方式的API. scala的特征 java与scala可以实现混编，因为其都是基于JVM的 类型推测，scala可以不指定类型 特别接口trait(java中的interfaces与abstract结合...，scala中的class类默认可以传参数，默认的传参数就是默认的构造函数。...object: 修饰的称为伴生对象;定义在object中的属性（字段、方法）都是静 态的,main函数写在里面;scala 中的object是单例对象，可以看成是定义静态的方法的类.object不可以传参数...②若想增加一个类的传入参数，则需要在声明的类中重写this构造函数，这样就可以在mian函数中声明有增加的属性的对象，当然原来的对象也可以声明。...5》继承的多个trait中如果有同名的方法和属性，必须要在类中使用“override”重新定义。
回归 是指预测与给定对象相关联的连续值属性，最常见的应用场景包括预测药物反应和预测股票价格等。...聚类 是指自动识别具有相似属性的给定对象，并将其分组为集合，属于无监督学习的范畴，最常见的应用场景包括顾客细分和试验结果分组。...数据预处理 是指数据的特征提取和归一化，是机器学习过程中的第一个也是最重要的一个环节。...这里归一化是指将输入数据转换为具有零均值和单位权方差的新变量，但因为大多数时候都做不到精确等于零，因此会设置一个可接受的范围，一般都要求落在0-1之间。...Spark提供了Scala和Python版本，因Scala的学习曲线相对漫长，笔者建议软件测试人员学习Python版本即可。
，通过class关键字定义了一个Student类，该类包含name和age两个属性以及study一个方法，其中name和age属性是var类型，并通过下划线_来实现默认值的初始化（Scala中，String...这个类的定义与前述定义中的主要区别仅在于将两个属性字段的声明从{}中转移到了()中，但同时还有本质上的区别：在()中声明的属性实际上称之为主构造器，或者理解为初始化的过程（类似于Python中定义类都要定义的那个...正因为将其放在了主构造器中（其实就是那个小括号），所以在后续创建实例对象的同时，便可直接初始化这些属性值。...以上就是Scala中类的定义和创建对象的常用方法，此外还包括的两个知识点是：主构造器中的变量支持初始化默认值，同时类的方法和属性也支持不同的权限等级，在不做任何显示声明的情况下即为public级别（Scala...伴生的要求就是同名，伴生的好处就是可以互相访问对方的属性和方法，甚至也因此带来一些实现上的便利。
scikit-learn，TensorFlow，XGBoost；数据预处理模块pandas；科学计算模块NumPy以及可视化工具。...因此很多掌握R语言的应届生会发现在找工作时，R没有太大优势。 Scala Scala是大数据领域的新秀。Scala建立在Java虚拟机上，因此很多Java的第三方库都可以被Scala调用。...Scala的优势 Scala更快 比起Python和R，Scala的变量类型是确定的，即静态类型 支持高并发，执行效率更高，适合计算密集型算法 主流大数据计算引擎均基于Scala，如Spark、Flink...等 GB级以上数据量的公司都在使用Scala在Spark或者Flink上进行数据预处理，特征工程和数据分析，可能一些小公司不需要Scala，但是大公司都会要求Scala技能！...比如，在数据量较大的推荐系统中，需要先使用Scala做数据分析和特征工程，生成中间数据，再使用TensorFlow训练模型，并使用TensorFlow Serving部署上线。
统计发现，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的60%。...一些数据挖掘算法，特别是某些分类算法(如ID3算法、Apriori算法等)，要求数据是 分类属性形式。...赋值为string，比如n_components =‘mle’，将自动选取特征个数n，使得满足所要求的方差百分比。...4.5、Python主要数据预处理函数 表4-7 Python主要数据预处理函数 函数名 函数功能 所属扩展库 interpolate 一维、高维数据插值 Scipy unique 去除数据中的重复元素...这里的D要求是Series对象，返回一个布尔 Series。可以通过D[D.isnull()]或D[D.notnull()]找出D中的空值/非空值。
一般分为以下步骤； 训练数据预处理，把数据切分为data shards； 每个机器得到同样的模型定义,并且统一初始化参数； 对于每个训练循环，每个机器算各自的梯度，并且把梯度修正量push给参数服务器，...图4 Spark DNN训练运行构架 Spark DNN训练运行构架如图4所示，训练一般分为以下5个步骤： DNN 数据预处理和训练特征准备 一般这是Spark的强项，不管是流式数据还是已经落盘的数据都通过...在Spark on PADDLE 1.0开发的过程中，我们验证了Spark确实可以把ETL、训练数据预处理和深度学习训练结合起来，同时发现百度内部有很多深度学习需求，需要在1.0的基础上考虑把Spark...图6 Spark on PADDLE 2.0 Training Instance架构 训练过程中的监控机制 当训练开始以后，用户会对训练过程中的一些数据进行监控，包括训练的每个迭代的loss值、错误率、...在百度内部，每天处理的数据量都远远超出了传统平台的能力，会使用到巨量的模型参数、特征以及训练数据。这些巨量数据对分布式系统的性能和扩展性都提出了更高的要求。
Scala类 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 class Counter { private var value = 0 // 必须初始化字段 def increment...Scala中变量是需要初始化的，如果不声明private默认是public的 object Scala中没有静态修饰符，static，在object下的成员全部都是静态的，如果在类中声明了与该类相同的名字的...object则该object是该类的“半生对象”，可以理解把类中的static集中放到了object对象中，伴生对象和类文件必须是同一个源文件，可以用伴生对象做一些初始化的操作。...trait 在java中可以通过interface实现多重继承，在Scala中可以通过特征（trait）实现多重继承，不过与java不同的是，它可以定义自己的属性和实现方法体，在没有自己的实现方法体时可以认为它时...java interface是等价的，在Scala中也是一般只能继承一个父类，可以通过多个with进行多重继承。
十八，匿名函数 Scala中的函数是一等公民，可以像变量一样定义和使用。 和变量一样，函数具有类型和值。...Scala有3中定义类的风格，java风格，简写风格，和case类风格。 简写风格可以在类声明的参数前加上val即表示为类的属性，省去属性的绑定。...主构造器即定义类时传参并用来初始化对象属性的构造器，它是隐含的。 辅助构造器的名称为this，每个辅助构造器都必须调用一个此前已经定义好的主构造器或辅助构造器。 ?...二十四，继承和特征 Scala可以通过extends关键字指定从某个超类(父类)进行继承。 只有子类的主构造器可以调用超类的主构造器。 子类可以使用super引用超类的某个属性和方法。...和Python语言不同，Scala每个类只能继承一个超类。 为了实现多继承的功能，在指定一个超类的同时可以指定若干个trait特征进行继承。 ? ? ? ? ?
而numpy中的np.linalg.svd更好的一个特性是，它返回的U是对特征值排序过的，这也就意味着，我们可以用它进行降维操作。...这个初始化的过程，使得每个神经元的权重向量初始化为多维高斯中的随机采样向量，所以神经元的初始权重值指向空间中的随机方向。 特别说明：其实不一定更小的初始值会比大值有更好的效果。...在实际应用中，如果你不是特别要求只保留部分特征，那么L2正则化通常能得到比L1正则化更好的效果 最大范数约束，另外一种正则化叫做最大范数约束，它直接限制了一个上行的权重边界，然后约束每个神经元上的权重都要满足这个约束...2.4.2 回归问题 回归是另外一类机器学习问题，主要用于预测连续值属性，比如房子的价格或者图像中某些东西的长度等。...◆ ◆ ◆ 3.总结 在很多神经网络的问题中，我们都建议对数据特征做预处理，去均值，然后归一化到[-1,1]之间。 从一个标准差为 ? 的高斯分布中初始化权重，其中n为输入的个数。
该算法分为以下步骤： 初始化一些小候选框 不断合并小候选框为大候选框，并保存所有未合并的候选框，产生一系列候选区域 ?...初始化 初始化的过程使用论文《Efficient graph-based image segmentation》过程中的方法，即使用无向图G=(V,E)表示一张图片，其中V表示所有无向图中所有像素，即令每一个像素对应一个顶点...预处理 由于候选框的尺寸不同，而后续卷积神经网络的输入要求一定，因此需要一定的预处理将图片尺寸归一化，该系统中直接使用仿射变换将图片尺寸强行变为卷积神经网络要求的输入（不考虑保证长宽比）。...需要注意的是，为了保留上下文，在原有候选框的基础上将候选框外周围16个像素范围内的候选框边缘也加入候选框中。 除了尺寸，预处理还包括减去平均值。...SVM，用于根据特征向量判断该候选框中是否有该类型物品，训练的标记与CNN网络类似使用IoU判断，若与标记物品IoU大于0.3（该阈值可依据不同人物修改），则认为是正例，否则是反例。
Scala Trait(特征) 相当于 Java 的接口，实际上它比接口还功能强大。 与接口不同的是，它还可以定义属性和方法的实现。...一般情况下Scala的类只能够继承单一父类，但是如果是 Trait(特征) 的话就可以继承多个，从结果来看就是实现了多重继承。...子类继承特征可以实现未被实现的方法。所以其实 Scala Trait(特征)更像 Java 的抽象类。...$ scala Test false true true ---- 特征构造顺序 特征也可以有构造器，由字段的初始化和其他特征体中的语句构成。...构造器的执行顺序： 调用超类的构造器； 特征构造器在超类构造器之后、类构造器之前执行； 特征由左到右被构造； 每个特征当中，父特征先被构造； 如果多个特征共有一个父特征，父特征不会被重复构造 所有特征被构造完毕
（特征构造）等子问题，而数据预处理又包括了数据清洗和特征预处理等子问题，本章内容主要讨论数据预处理的方法及实现。...标准化是针对某个属性的，需要用到所有样本在该属性上的值。 2）标准化效果 ?...缺点： 估算Z-Score需要总体的平均值与方差，但是这一值在真实的分析与挖掘中很难得到，大多数情况下是用样本的均值与标准差替代； Z-Score对于数据的分布有一定的要求，正态分布是最有利于Z-Score...连续值的取值空间可能是无穷的，为了便于表示和在模型中处理，需要对连续值特征进行离散化处理。...实现步骤 Step 0： 预先定义一个卡方的阈值； Step 1： 初始化； 根据要离散的属性对实例进行排序，每个实例属于一个区间； Step 2： 合并区间； 计算每一对相邻区间的卡方值
，它包括了对数据的预处理、特征提取、特征分析以及特征构建等几个步骤，可以说能否训练一个好的模型，除了选择合适的算法，准备好数据也是非常关键的！...本质上讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程；实际工作中，特征工程的目的是去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。...3.1 数据预处理 首先需要对数据进行预处理，一般常用的两种数据类型： 结构化数据。...这种做法是最精确的做法，保留了所有的信息，也未添加任何额外信息，若预处理时把所有的变量都这样处理，会大大增加数据的维度。...在许多情况下，根据对所在领域的理解，手动对缺失值进行插补的效果会更好。但这种方法需要对问题领域有很高的认识和理解，要求比较高，如果缺失数据较多，会比较费时费力。
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