大家好，我是黄同学 今天跟大家聊聊数据离散化与离散化数据的后期处理。 1、什么是数据离散化？ 连续属性的离散化，就是将连续属性的值域划分为若干个离散的区间。...2、为什么要进行数据离散化？ 数据离散化可以有效的降低时间复杂度和内存开销。 对于某些机器学习算法来说，像决策树、随机森林、朴素贝叶斯。他们的数据集大多数都是针对的离散型数据。...如果将收入转换为离散化数据类型(低薪、中薪、高薪)，就能够很清楚的看出原始数字的含义。 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：对于年龄这个特征，如果年龄>30是1，否则0。...更多数据离散化的内容，可以参考如下文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91181935 3、怎么进行数据离散化？ ...4、离散化数据的后期处理(one-hot编码) 不管是连续性数据变量，还是离散型数据编码，都是数据的一个特征，都有它独特的含义。
y总模板： vector alls; // 存储所有待离散化的值 sort(alls.begin(), alls.end()); // 将所有值排序 alls.erase...(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end()); // 去掉重复元素 // 二分求出x对应的离散化的值 int find(int x) //...) r = mid; else l = mid + 1; } return r + 1; // 映射到1, 2, ...n } 区间和问题： import java.util
能够将这些矩形的坐标离散化，然后把边上的点标记一下。之后进行简单dfs就可以。...（注意离散化的时候，两条边之间至少要隔一个距离） 代码： /* ID: wuqi9395@126.com PROG: LANG: C++ */ #include #include #
数据离散化是一个非常重要的思想。 为什么要离散化? 当以权值为下标的时候，有时候值太大，存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。...image.png 通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。...例如： 原数据：12,9999,9000900,150；处理后：1,3,4,2； 原数据：{100,200}，{20,50000}，{1,400}；处理后：{3,4}，{2,6}，{1,5}； 但是离散化仅适用于只关注元素之间的大小关系而不关注元素本身的值...// 离散化 void discrete() { sort(a + 1, a + n + 1); for (int i = 1; i <= n; i++) // 也可用STL中的unique函数...= a[i - 1]) b[++m] = a[i]; } // 离散化后，查询x映射为哪个1~m之间的整数 void query(int x) { return lower_bound(b +
数据量增大之后，难以通过肉眼观察到分界点，可以采用等间隔分级的方式进行粗暴的分级，但是通常效果不好：
x1.values.reshape(-1,1)#变为n行1列的二维矩阵形式 x2=scaler.fit_transform(x_reshape)#MinMaxScaler的fit.transform归一化...values.reshape(-1,1)#变为n行1列的二维矩阵形式 y2=scaler.fit_transform(y_reshape)#调用MinMaxScaler的fit.transform转换方法，进行归一化处理....values.reshape(-1, 1)#变为n行1列的二维矩阵形式 x3=scaler.fit_transform(x_reshape)#MinMaxScaler的fit.transform归一化...-----------result count-----------------') print(pd.value_counts(result1)) plt.tight_layout() 算法：归一化和离散化是前者将逐个样本缩放成单位范数...，后者分割连续变量为若干个离散值。
在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： （1）离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； （2）...稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； （3）离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。...如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰； （4）逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力...，加大拟合； （5）离散化后可以进行特征交叉，由M+N个变量变为M*N个变量，进一步引入非线性，提升表达能力； （6）特征离散化后，模型会更稳定，比如如果对用户年龄离散化，20-30作为一个区间，不会因为一个用户年龄长了一岁就变成一个完全不同的人...当然处于区间相邻处的样本会刚好相反，所以怎么划分区间是门学问； （7）特征离散化以后，起到了简化了逻辑回归模型的作用，降低了模型过拟合的风险。
离散化 离散对应的反面是连续，离散化也就是将连续性的数值映射到一个离散的值。举个很简单的例子，比如说现在有一个特征是用户的收入，我们都知道贫富差距是非常巨大的，一个马云的收入顶的上成千上万人收入之和。...那针对这种情况该怎么处理呢？ 比较简单也比较常用的一种方法就是将它离散化，将原本连续的值映射成离散的变量。...如果采用这种方式就体现不出来了，所以离散化的设计也不是拍脑门的，也要根据实际情况具体分析。 那么假设我们希望在dataframe当中做这样离散化的操作，应该怎么办呢？...one-hot one-hot也是机器学习当中非常非常常用的一种数据处理方式，one-hot这个词乍看不是很明白，也有地方翻译成独热码，也很费解。...总结 离散化和one-hot都是非常常用的功能， 一般来说这两个功能通常会连在一起使用，先将某一个值进行离散化，然后再将离散化的结果进行one-hot，从而适应模型。
1.什么是离散化 数据离散化是一个非常重要的思想。 为什么要离散化?当以权值为下标的时候，有时候值太大，存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。...我们来看一下定义：离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。（by百度百科） 通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。...例如： 原数据：1,999,100000,15；处理后：1,3,4,2； 原数据：{100,200}，{20,50000}，{1,400}； 处理后：{3,4}，{2,6}，{1,5}； 但是离散化仅适用于只关注元素之间的大小关系而不关注元素本身的值...假如你想写的更加专业就要采用以下步骤： 1、排序 2、去重 3、索引 首先我们要对所要进行离散化的数据进行排序：一般使用sort对数组或结构体排序。...cnt 离散化后的数组大小 int lsh[MAXN] , cnt , num[MAXN] , n; for(int i=1; i<=n; i++) { scanf("%d",&num[i]);
离散化 离散化是离散数学中的概念。离散化算法，指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中，并且对原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。...也称为离散化）后，原数据分别被映射为{25,1}、{458,2}、{897,3}、{1234,4}、{7654,5} 原数据离散化后常用操作是查找离散数据的离散（索引）值是多少。...离散化后的值一般从1开始。...我们说，这个“倾角”已经被我们“离散化”了。 2.3 最小矩形面积 对于某些坐标虽然已经是整数（已经是离散的了）但范围极大的问题，我们也可以用离散化的思想缩小这个规模。...我们可以将坐标范围“离散化”到1到200之间的数，于是一个200*200的二维数组就足够了。实现方法正如本文开头所说的“排序后处理”。
离散化 基本思想 首先，离散化是指数值域非常大，例如 1-10^6 ，但是个数相对较少,例如只有 10^3 个, 但在我们的程序中需要通过这些数值作为下标,且依赖的是这些数值之间的顺序关系（当然通常这些数是有序的...如果为了这 10^3 个数而开一个 10^6 的数组过于浪费空间，因此我们可以采用离散化的方法，将这些数映射到 0-10^3 上，这个过程就叫做离散化。...vector alls; // 存储所有待离散化的值 sort(alls.begin(), alls.end()); // 将所有值排序 alls.erase(unique(alls.begin...，整体是稀疏的，我们可以采用离散化的方式进行映射。...上面是c++的写法，通常在Java和Python中也可以自己实现这种去重的unique算法。可以采用双指针算法实现。
对于大型数据集，这可能是一项艰巨的任务，因此我们可以使用并行处理来缩短时间。...基于Jaccard的距离测量及并行处理 import numpy as np import pandas as pd x0 = np.random.choice([0, 1], size=(100000,100...这是经过并行处理30万个100个特征的样本的结果。你可能会遇到具有更多特征和更多观察的数据集。
vector alls; // 存储所有待离散化的值 sort(alls.begin(), alls.end()); // 将所有值排序 alls.erase(unique(alls.begin...(), alls.end()), alls.end()); // 去掉重复元素 // 二分求出x对应的离散化的值 int find(int x) // 找到第一个大于等于x的位置 { int
数据离散化 数据离散化就是分箱 一把你常用分箱方法是等频分箱或者等宽分箱 一般使用pd.cut或者pd.qcut函数 pandas.cut(x, bins, right=True, labels) x:...数据 bins: 离散化的数目，或者切分的区间 labels: 离散化后各个类别的标签 right: 是否包含区间右边的值 import pandas as pd import numpy as np
数据范围 \rm{1} \le n,m \le {10^5} 输入样例 3 3 1 2 3 6 7 5 1 3 4 6 7 8 输出样例 8 0 5 题解 （离散化、前缀和） 对于数据量比较小的数组，可直接使用前缀和操作即可...根据题意，虽然数据的范围很大（{10^9}），但需要我们处理的坐标最多也就是\rm{3} \times {10^5}，即 n + 2m （\rm{1} \le n,m \le {10^5}），所以将其离散化可以节省很多不必要的操作...离散化即是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，此题我们把需要处理的数组下标映射到一个新的容器 alls 中去，定义 find() 函数来返回离散化容器 alls 中对应坐标的位置，最后，用之前的前缀和思想即可在较短时间实现题目要求...= 300010; int n, m; int a[N], s[N]; vector alls;//需要操作的坐标 vector add, query; //二分查找坐标x在离散化坐标容器...find(item.second); cout << s[r] - s[l - 1] << endl; } return 0; } unique()函数实现方法 由于 Java
LR模型介绍：机器学习 | LR逻辑回归模型_公众号：算法攻城狮-CSDN博客 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点...： （1）离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； （2）稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； （3）离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，...如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰； （4）逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力...，加大拟合； （5）离散化后可以进行特征交叉，由M+N个变量变为M*N个变量，进一步引入非线性，提升表达能力； （6）特征离散化后，模型会更稳定，比如如果对用户年龄离散化，20-30作为一个区间，不会因为一个用户年龄长了一岁就变成一个完全不同的人...当然处于区间相邻处的样本会刚好相反，所以怎么划分区间是门学问； （7）特征离散化以后，起到了简化了逻辑回归模型的作用，降低了模型过拟合的风险。
sample_set <- iris[index,] index <- sample(nrow(iris),0.75*nrow(iris)) sample_set <- iris[index,] 数值离散化
文章目录 一、模拟信号、离散时间信号、数字信号 二、采样导致时间离散 三、量化导致幅度离散 一、模拟信号、离散时间信号、数字信号 ---- 时间是 连续 的 , 幅度也是 连续 的 , 该信号是 模拟信号...或 连续时间信号 ; 时间是 离散 的 , 幅度是 连续 的 , 该信号是 离散时间信号 ; 时间是 离散 的 , 幅度是 离散 的 , 该信号是 数字信号 ; 二、采样导致时间离散 ---- 采样导致时间离散...: 时间离散是因为采样形成的 , 如音频采样 44100 Hz , 一秒钟采样 44100 个音频样本 , 即使是这样 , 时间也是离散的 ; 时间是离散的 , 如果幅度是连续的 , 说明可以取值...f(t) 对应的 y 轴上任意一点 , 该信号是 离散时间信号 ; 三、量化导致幅度离散 ---- 量化导致幅度离散 : 幅度的离散 , 指的是 , 信号的采样值 , 只能是给定的几个值 , 如音频采样位数...连续的幅度值 转为 离散的幅度值 的过程就是 量化 ;
文章目录 离散化 基本思想 算法思路 模板 例题：区间和 题目分析 code 离散化 基本思想 首先，离散化是指数值域非常大，例如 ，但是个数相对较少,例如只有 个, 但在我们的程序中需要通过这些数值作为下标...如果为了这 个数而开一个 的数组过于浪费空间，因此我们可以采用离散化的方法，将这些数映射到 上，这个过程就叫做离散化。...vector alls; // 存储所有待离散化的值 sort(alls.begin(), alls.end()); // 将所有值排序 alls.erase(unique(alls.begin...，整体是稀疏的，我们可以采用离散化的方式进行映射。...上面是c++的写法，通常在Java和Python中也可以自己实现这种去重的unique算法。可以采用双指针算法实现。
python数据离散化是什么 概念 1、连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间的属性值。...150, 165, 180, 195] sr = pd.cut(data, bins) # get_dummies pd.get_dummies(sr, prefix="身高") 以上就是python数据离散化的介绍
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