这样我们就不会丢失数据，我们可以在调整超参数时忽略它们（甚至调整要忽略的标点）。 停用词 停用词本质上是非常常见的词，它们对文本的意义没有什么重要的贡献。...在后两种情况下，这些数字信息可能很有价值，这取决于我们以后选择的NLP级别（单词级别与短语级别或句子级别），或者我们是否希望过滤有关历史灾难与当前灾难的tweet。...因此，我们将保留数字作为标识，在调整超参数时可以选择忽略它们（甚至只计算年份）。 提及 在Twitter上，提及允许用户通过tweet互相称呼。...但是，你可以选择使用TFIDF进一步研究。 在本教程中，我们忽略了位置和关键字，只关注tweets。你可以考虑根据相似性来编码位置，考虑同一个地方的不同拼写（例如USA vs U.S.）...，以及缺失的值。还可以将关键字的权重加重，并查看这对模型的性能有何影响。 最后，URL中可能有我们遗漏的有价值的信息。鉴于它们是缩写形式，我们无法单独从文本数据中提取域名或页面内容。
True}) 稀疏自编码器 往往提取好的特征的另外一种约束就是稀疏性，通过在损失函数中添加一个合适的项，使得自编码器努力去减少编码层中活跃的神经元。...在我们的这个情况下，我们想要计算编码层中的神经元将要激活的目标概率p与实际概率q（即训练batch上的平均激活）之间的散度，那么上面公式则简化为： ?...相反，如果它太低，模型将大多忽略稀疏目标，进而不会学习任何有趣的功能。...，编码层的活跃度必须在0-1之间（不能为0或者1），否则的话，KL散度将为NaN（一个非数字值）。...用交叉熵的话，就需要将输入归一化到0到1之间，并在输出层用sigmoid函数作为激活函数，这样就能保证在输出值也是在0到1之间。
在整本书中，我们将缺失数据称为空值或NaN值。 缺失数据惯例中的权衡 许多方案已经开发出来，来指示表格或DataFrame中是否存在缺失数据。...通常，它们围绕两种策略中的一种：使用在全局表示缺失值的掩码，或选择表示缺失条目的标记值。 在掩码方法中，掩码可以是完全独立的布尔数组，或者它可以在数据表示中占用一个比特，在本地表示值的空状态。...这些方法都没有权衡：使用单独的掩码数组需要分配额外的布尔数组，这会增加存储和计算的开销。标记值减少了可以表示的有效值的范围，并且可能需要 CPU 和 GPU 算法中的额外（通常是非最优的）逻辑。...像NaN这样的常见特殊值不适用于所有数据类型。 在大多数情况下，不存在普遍最佳选择，不同的语言和系统使用不同的惯例。...： vals2.sum(), vals2.min(), vals2.max() # (nan, nan, nan) NumPy 确实提供了一些忽略这些缺失值的特殊聚合： np.nansum(vals2
pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。...all判断是否全部缺失，同样可以对行里进行判断，如果整列或者整行都是缺失值，那么这个变量或者样本就失去了分析的意义，可以考虑删除。...而且缺失在某些情况下也代表了一定的含义，要视情况而定。...df.sum() >> A a1a1a2a3 C 10 D 24 可以看到，加法是会忽略缺失值的。...=False).sum() >> C D B b1 1 5.0 b2 3 9.0 b3 4 10.0 NaN 2 0.0 聚合时会默认忽略缺失值，如果要缺失值计入到分组里，可以设置dropna=False
x和x_with_nan都是list。不同之处在于x_with_nan包含一个nan值。也就是空值(缺失值)，这样的数据在分析中十分常见。...那么在python里，创建一个nan值可以有以下方法 float('nan') math.nan np.nan 当然这三种方法创建的空值都是等价的 ?...nan，那么要是想忽略nan，可以使用np.nanmean() >>> np.mean(y_with_nan) nan >>> np.nanmean(y_with_nan) 8.7 pandas也有对应方法...,但是，默认情况下，.mean()在Pandas中忽略nan值： mean_ = z.mean() mean_ >>> z_with_nan.mean() 8.7 中位数 比较平均值和中位数，这是检测数据中异常值和不对称性的一种方法...通常，负偏度值表示左侧有一个占主导地位的尾巴，可以在第一个集合中看到。正偏度值对应于右侧较长或的尾巴，可以在第二组中看到。
这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。...在这个例子中，我们将注册一个称作tfdbg.has_inf_or_nan的张量过滤器，它仅仅确定了图中的任何一个中间张量，是否存在任何的nan或者inf数值。...的时候，第一次被传值：一个Adam优化器前馈训练在图中传递了这个值。...运行下列指令来更进一步的查看输入张量： tfdbg>pt softmax/Softmax:0 检查输入张量的值，并搜索检查其是否有零： tfdbg>/0\.000 确实有零的存在。...为了在这种情况下运行模型调试，你可以使用tfdbg的offline_analyzer。它运行在转储的数据字典上。
Python 本身可以使用内置的sum函数来实现： import numpy as np L = np.random.random(100) sum(L) # 55.61209116604941 NumPy...的sum函数的语法非常相似，结果在最简单的情况下是相同的： np.sum(L) # 55.612091166049424 但是，因为它在编译代码中执行操作，所以操作的 NumPy 版本计算速度更快：...同样，我们可以在每行中找到最大值： M.max(axis=1) # array([ 0.8967576 , 0.99196818, 0.6687194 ]) 此处指定轴的方式，可能会使来自其他语言的用户感到困惑...此外，大多数聚合都有一个NaN安全的替代品来计算结果，同时忽略缺失值，缺失值由特殊的 IEEE 浮点NaN值标记（对于缺失数据的更全面讨论，请参阅“处理缺失数据）。...其中一些NaN安全的函数直到 NumPy 1.8 才被添加，所以它们在旧的 NumPy 版本中不可用。
1、numpy中的逐元素数组函数 numpy中的数组函数有很多，通过使用函数可以大大减少使用for、if等语句，常见的一元通用函数和二元通用函数如下表： 一元常用通用函数速查表 函数名 描述 abs、...) floor 计算每个元素的最小整数值(即小于等于给定元素的最大整数) rint 将元素保留到整数位，并保持dtype modf 分别将数组的小数部分和整数部分按数组形式返回 isnan 返回数组中的元素是否为一个...NaN，返回值为一个布尔数组 cos、sin、tan 常规三角函数 arccos、arcsin、arctan 常规反三角函数 logical_not 对数组元素按位取反(与~arr)效果一致 二元常用通用函数速查表...) power 将第二个数组的元素作为第一个数组对应元素的幂次方 maximum、fmax 逐元素计算最大值，fmax忽略NaN minimum、fmin 逐元素计算最小值，fmin忽略NaN mod...2）数学和统计方法 numpy中常见的数学统计方法如下表： 方法 描述 sum 沿轴向计算所有元素的和 mean 计算平均值 std、var 标准差和方差，可以选择自由度(默认分母是n） min、max
NaN 在本例中，cube()试图计算undefined * undefined * undefined的值，结果是NaN。...可以通过使用等式赋值运算符（=）为多维数据集中的参数设置默认值，如下所示： function cube(x = 5) { return x * x * x } 现在，在不带参数的情况下调用多维数据集函数时...，它将为x赋5并返回计算而不是NaN： 传递参数时，它仍将按预期运行，而忽略默认值： cube(2) // 8 需要注意的一个地方，默认参数值还将覆盖作为函数的参数传递的undefined ，如下所示...使用多个默认参数 首先，声明一个带有多个默认参数的sum()函数 function sum(a = 1, b = 2) { return a + b } sum() // 3 此外，参数中使用的值可以在任何后续的默认参数中使用...现在，我们可以使用默认参数来帮助保持函数的整洁和易于阅读。还可以预先将空对象和数组分配给参数，以便在处理从对象中检索值或遍历数组等情况时减少复杂性和代码行数。 我是小智 ，我们下期见！
默认情况下，rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。 rank的常用参数如下，rank(method='', axis='')。当为DataFrame时，axis可以为columns。...= 1)) print('行上求均值:\n', frame.mean(axis = 1, skipna = False)) #skipnan表示是否跳过缺失值 print('最大值的索引:\n', frame.idxmax..., idxmax 最小值，最大值索引标签 quantile 计算样本从0到1间的分位数 sum 加和 mean 均值 median 中位数（50%分位数） prod 所有值的积 var 值的样本方差 std...，数值则是不同值在每个列出现次数。...至此，pandas基础操作已经全部完成，熟练运用这些方法能大大减少编程的复杂度，也能提高效率；下一篇将对时间类型做一个专题。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现...不过需要注意的是，在TensorFlow中，tf.nn.sigmoid函数，在输出的参数非常大，或者非常小的情况下，会给出边界值1或者0的输出，这就意味着，改造神经网络的过程，并不只是最后一层输出层的激活函数...数据本身，是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target在训练的时候，整个网络随机初始化，很容易出现Nan，这时候需要把学习率调小，可以尝试0.1
.): 在不复制数据的情况下将张量从一种类型转换为另一种类型。boolean_mask(...): 对张量应用布尔掩码。....): 默认情况下创建资源变量。enable_v2_behavior(...): 使TensorFlow 2.x的行为。....): 在TensorFlow 2.0中，遍历TensorShape实例将返回值。encode_base64(...): 将字符串编码为web安全的base64格式。....): 计算元素(x)绝对值的对数。lin_space(...): 在一个区间内生成值。linspace(...): 在一个区间内生成值。..._张量:要减少的张量。
，可以迭代地处理（在这种情况下，找到最大化平均报酬与下一个衰减状态值的和的动作） 了解最佳状态值可能是有用的，特别是评估策略，但它没有明确地告诉智能体要做什么。...多年来，人们都是手工在状态中提取并线性组合特征（例如，最近的鬼的距离，它们的方向等）来估计 Q 值，但是 DeepMind 表明使用深度神经网络可以工作得更好，特别是对于复杂的问题。...通过使用回放记忆，我们确保馈送到训练算法的存储器可以是不相关的。 让我们添加评论家 DQN 的训练操作。首先，我们需要能够计算其在存储器批处理中的每个状态动作的预测 Q 值。...在某些情况下，很长一段时间内可能没有明显的进展，直到智能体学会在合理的时间内生存。...如果你有大约 100 美元备用，你可以购买 Raspberry Pi 3 再加上一些便宜的机器人组件，在 PI 上安装 TensorFlow，然后让我们嗨起来~！
F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0，值越大意味着模型越好。...1且真实值也为1的样本在预测值为1的所有样本中所占的比例。...以西瓜问题为例，算法挑出来的西瓜中有多少比例是好西瓜。 召回率（recall），也叫查全率，指的是预测值为1且真实值也为1的样本在真实值为1的所有样本中所占的比例。...更一般的，我们定义Fβ分数为： 除了F1分数之外，F0.5分数和F2分数，在统计学中也得到了大量应用，其中，F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。...，则可以忽略model ''' epsilon = 1e-7 y_hat = tf.round(y_hat)#将经过sigmoid激活的张量四舍五入变为0，1输出 tp = tf.reduce_sum(
在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。...NaN 代替丢失值 另外一中哨兵是使用NaN，它时一种特殊的浮点型数据，可以被所有的系统识别。...，但结果都是NaN vals2.sum(), vals2.min(), vals2.max() # (nan, nan, nan) Numpy还提供了一些函数用于聚合运算，可以忽略掉丢失的数据： np.nansum...(vals2), np.nanmin(vals2), np.nanmax(vals2) Pandas中的None和NaN None和NaN在Pandas有其独特的地位，Pandas同时支持它们，并可以相互转换...由上可知，Pandas将None和NaN视为可交换的，它们都可以用来指示丢失的数据。
，看个人习惯吧) from tensorflow.python import debug as tfdbg 然后在创建完Session的对象后，用调试器的Session进行封装 # 没有调试器之前的写法...这是可以输入运行的指令（如果不清楚TensorFlow Debugger的指令，可以查看之前的教程https://www.jianshu.com/p/9fd237c7fda3） r -f has_inf_or_nan...这样运行就会在有过滤器的情况下运行，并会捕获出现了过滤器指定数值的Tensor，我们这里指定的是出现了inf或者nan值的Tensor。...按照图中顺序，出现nan值的第一个Tensor是d_loss/Log:0，那么这个时候可以用下列指令直接查看这个Tensor的值。...pt d_loss/Log:0 -a 很显然，你会在打印的数值中找到nan或者inf值，但是调试的本意并不是查看这些nan值，而是需要知道来源，因此，我们需要知道这个Tensor数据的来源，可以使用下列指令
在R语言中，涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个： unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!...#交集与补集： dplyr中提供了两个函数可以执行交集与补集操作: duplicated(mydata$B) #返回重复对象的布尔值 mydata[!...na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 rm.na通常作为基础统计函数的参数使用，如mean，sum等 mean(mydata$A,na.rm=TRUE) sum(mydata$A,na.rm...#缺失值处理： 对于列表而言，numpy中诸多统计函数都有针对缺失值的操作： nansum/nanmean/nanmin/nanmax val= np.array([5,np.nan,8,9,np.nan...#针对数据框而言，默认情况下，dropna丢弃含有缺失值的行。
4.快速元素搜索 对于NumPy数组，即使搜索的元素是第一个，仍然需要与数组大小成比例的时间来找到它。使用Pandas，可以对我们预期最常被查询的列进行索引，并将搜索时间减少到On。...这里的values属性提供了对底层NumPy数组的访问，并带来了3-30倍的速度提升。 答案是否定的。Pandas 在这些基本操作上是如此缓慢，因为它正确地处理了缺失值。...在Pandas中，做了大量的工作来统一NaN在所有支持的数据类型中的用法。根据定义（在CPU层面上强制执行），nan+任何东西的结果都是nan。...所以在numpy中计算求和时： >>> np.sum([1, np.nan, 2]) nan 但使用pandas计算求和时： >>> pd.Series([1, np.nan, 2]).sum() 3.0...在存在缺失值的情况下，Pandas的速度是相当不错的，对于巨大的数组（超过10⁶个元素）来说，甚至比NumPy还要好。
看个人习惯吧) from tensorflow.python import debug as tfdbg 然后在创建完Session的对象后，用调试器的Session进行封装 # 没有调试器之前的写法with...这是可以输入运行的指令（如果不清楚TensorFlow Debugger的指令，可以查看之前的教程） r -f has_inf_or_nan 这样运行就会在有过滤器的情况下运行，并会捕获出现了过滤器指定数值的...Tensor，我们这里指定的是出现了inf或者nan值的Tensor。...按照图中顺序，出现nan值的第一个Tensor是d_loss/Log:0，那么这个时候可以用下列指令直接查看这个Tensor的值 pt d_loss/Log:0 -a 很显然，你会在打印的数值中找到nan...或者inf值，但是调试的本意并不是查看这些nan值，而是需要知道来源，因此，我们需要知道这个Tensor数据的来源，可以使用下列指令: ni d_loss/Log:0 上述指令运行后如下图： ?
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