在python 较新的版本中,pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的,它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题;
数据分箱(也称为离散分箱或分段)是一种数据预处理技术,用于减少次要观察误差的影响,是一种将多个连续值分组为较少数量的“分箱”的方法。
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。
举个简单例子,好比我们一个班上的学生成绩是从0-·100分之间的,但是我们在进行数据分析的时候呢我们把这些分数分成不及格、及格、良好、优秀四大类,实际上就是将比较连续的分数给离散化成了4种可能取值。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者 | 朱耀明 单位 | 字节跳动人工智能实验室 研究方向 | 机器翻译 排版 | PaperWeekly 本文提出了一种自监督学习方法,让不同模态的数据可以被建模到同一个离散的细粒度表征中——即用一个类似词表的东西来建模跨模态的数据。作者认为用这种离散化的“词”可以提升跨模态检索的精度、并且让模型有更好的解释性。 论文标题: Cross-Modal Discrete Representation Learning 作者单位: MIT麻省理工学院 论文链接: h
在拿到一份数据准备做挖掘建模之前,首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?),对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。因为拿到的原始数据存在不完整、不一致、有异常的数据,而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差,因此首先要数据清洗。数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成、转换、归一化等一系列处理,该过程就是数据预处理。一方面是提高数据的质量,另一方面可以让数据更好的适应特定的挖掘模型,在实际工作中该部分的内容可能会占整个工作的70%甚至更多。
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,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 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。
假定有一个无限长的数轴,数轴上每个坐标上的数都是 \rm{0}。现在,我们首先进行 n 次操作,每次操作将某一位置 x 上的数加上 c。接下来,进行 m 次询问,每个询问包含两个整数 l 和 r ,你需要求出在区间 \left[ {l,r} \right] 所有数的和。
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
前言:在机器学习中,离散化(Discretization)和特征选择(Feature Selection,FS)是预处理数据的重要技术,提高了算法在高维数据上的性能。由于许多FS方法需要离散数据,所以通常的做法是在FS之前对数据进行离散化。此外,为了提高效率,特征通常单独(或单变量)离散。这种方案的原理是基于假定每个特征都是独立的,但是当特征之间存在交互时,这种方案可能不成立。因此,单变量离散化可能会降低FS的性能,因为在离散化过程中可能会因为特征之间存在交互而丢失部分信息。 在生物信息学、基因组学、图像处
熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道,数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量,直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。它涉及很多因素,包括:准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。而在真实数据中,我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值,可能包含大量的噪音,也可能因为人工录入错误导致有异常点存在,非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理,得到标准的、干净的、连续的数据,提供给数据统计、数据挖掘等使用。
神经架构搜索(NAS)的搜索成本为通过权值共享方法大大减少。这些方法通过优化所有可能的边缘和操作的超级网络,从而确定离散化的最佳子网,即修剪弱候选者。在操作或边缘执行离散化过程目前存在的不准确之处以及最终结构的质量不能保证。本文提出了离散化感知架构搜索(DAAS),其核心思想是添加损失项以推动超级网络朝向所需拓扑的配置,以便离散带来的准确性损失得到缓解。实验在标准图像分类基准上证明了方法的重要性,尤其是在目标网络不平衡的情况下。
前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法。今天讲一讲FS与离散化的背景,介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。 A. 特征选择 特征选择是一个组合优化问题,因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集。FS方法通常有两个重要的部分组成,即搜索技术和特征评估方法。 在特征评估方面,FS方法通常可以分为过滤(filter)和包装(wrapper)方法。过滤法基于它们的内在特性
数据预处理一方面是要提高数据的质量,另一方面是要让 数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。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%。
作者:lswbjtu https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210
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:
在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ;
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。
特征工程本质是一项工程活动,它目的是最大限度地从原始数据中提取并加工特征以供模型或者算法使用。在传统机器学习领域流传着这样一句话: “数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已”,从而可见特征工程的重要性。其实对于结构化数据建模,即使用深度学习模型,特征工程也是比模型本身要重要的。
这类方法不做embedding,而是直接用原始的数值作为特征,或者在数值上面做一些改进,例如youtube对于数值型特征分别做平方和平方根得到
本案例使用一份包含30000个样本的美国高中生社交网络信息数据集,进行了缺失值和异常值处理,并对连续变量进行标准化、离散化,对非数值离散变量进行编码。
目前大多数的CTR模型采用的是Embedding和Feature Interaction(以下简称FI)架构,如下图所示:
ChiMerge 是监督的、自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。 它依赖于卡方分析:具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止准则。 基本思想 对于精确的离散化,相对类频率在一个区间内应当完全一致。 因此,如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布,则这两个区间可以合并;否则,它们应当保持分开。 而低卡方值表明它们具有相似的类分布。 要点 最简单的离散算法: 等宽区间 从最小值到最大值之间,均分为N等份 如此, 若 A, B为min/max, 则每个区间的长度为w=(B-A) / N
导读:今天这篇文章是「大数据」内容合伙人周萝卜关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。
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。因此做出有效的数据离散化,对于降低计算复杂度和提高算法准确率有很重要的影响。
“ Python实现一个算法总是比你理解这个算法更简单,这也是Python如此流行的原因之一。”
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 作者 | Geppetto 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文是PSO系列的第四篇,是一个对FS的特征与实验分析。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。前三篇详见:粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)(一),粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)(二),粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)(三)。 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据
逻辑回归是简单的广义线性模型,模型的拟合能力很有限,无法学习到特征间交互的非线性信息:一个经典的示例是LR无法正确分类非线性的XOR数据,而通过引入非线性的特征(特征生成),可在更高维特征空间实现XOR线性可分,如下示例代码:
为了降低随机存取存储器(RAM)的要求,并提高识别算法的速度,考虑了训练神经系统的权重离散化问题,在比特数为1或2时达到相同的精度。在3bit指数离散化的情况下,神经网络VGG-16的性能已经令人满意(top5精度69%,ResNet50神经网络在4bit时top5的精度为84%。其他神经网络在5bit时表现相当好(Xception、Inception-v3和MobileNet-v2 top5的精度分别为87%、90%和77%)。在较少的比特数下,精度迅速下降。
6 、 − 10000 、 114514 、 1919 、 − 123 、 1919
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。
激光雷达在自动驾驶系统中起着关键作用。利用它,可以准确地对车辆所处环境做3D建模,如高精度地图;也可以准确知道某个3D目标在激光雷达坐标系中的位置、大小及姿态,即:3D目标检测。
如果你你正在学习机器学习,那么特征工程必不可少,特征缩放和特征编码刚是其中的一项,如果你之前不了解,那么希望这边文章能对你有所启发。关于特征缩放和特征编码,前者主要是归一化和正则化,用于消除量纲关系的影响,后者包括了序号编码、独热编码等,主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。
最近准备开始如同考研一般的秋招复习了!感觉要复习的东西真的是浩如烟海;) 有2023届做算法的同学可以加入我们一起复习~
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。 打个比方,某个题
本文介绍基于R语言中的GD包,依据栅格影像数据,实现自变量最优离散化方法选取与执行,并进行地理探测器(Geodetector)操作的方法。
在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法,在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能——离散化和one-hot。
本篇文章会继续介绍特征工程的内容,这次会介绍特征缩放和特征编码,前者主要是归一化和正则化,用于消除量纲关系的影响,后者包括了序号编码、独热编码等,主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。
我们老规矩来看LeetCode周赛第290场。这一场比赛的赞助商是华为,应该说是目前为止赞助商当中规模最大的公司了。
假定待离散化的序列为a[n],b[n]是序列a[n]的一个副本,则对应以上三步为:
在经典数值分析的影响下,我们提出了一个连续的机器学习形式,将其作为变分法和微分积分方程中的一个问题。我们证明了传统的机器学习模型和算法,如随机特征模型、两层神经网络模型和残差神经网络模型,都可以表示成(以比例形式)对应连续形式的离散化的特例。我们还提供了从这种连续形式自然产生的新模型,例如基于流的随机特征模型,以及新算法,例如平滑粒子方法和谱方法。我们讨论了如何在这个框架下研究泛化误差和隐式正则化问题。
逻辑回归(LR,Logistic Regression)是传统机器学习中的一种分类模型,由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习(动态扩展)的特点,在工业界具有非常广泛的应用。
本文为腾讯互动娱乐高级研究员苏博览在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。 CODING 现已推出一站式云端工作站 Cloud Studio,点击阅读原文立即试用! CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取(上) CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取(中) 前面说了要做两件事,归一化和平滑,还有就是要做特征的离散化。什么是离散化?比如说我们有年龄是 0 到 100,身高是 1 米 8 到 2 米的实数值,用的时候可能会变成离散的,分成高、矮、平均,或者说年龄
今天跟大家聊一聊ICLR 2022微软亚研院的一篇工作BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers(ICLR 2022)。BEIT是一种图像无监督预训练,属于最近非常火的Vision Transformer这类工作的研究方向(Vision Transformer前沿工作详细汇总可以参考历史文章从ViT到Swin,10篇顶会论文看Transformer在CV领域的发展历程)。首先简单介绍一下这篇文章的整体思路:利用BERT中MLM(Masked Language Modeling)的思路,把一个图像转换成token序列,对图像token进行mask,然后预测被mask掉的图像token,实现图像领域的无监督预训练。
作者 | Geppetto 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文是粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)系列的第三篇。主要介绍了EPSO与PPSO。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法,介绍了FS与离散化的背景,介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。今天我们来学习利用PSO来进行离散化特征
线性模型LR(没有考虑特征间的关联)——>LR +多项式模型(特征组合,不适用于特征稀疏场景,泛化能力弱)——>FM(适用于稀疏特征场景*,泛化能力强)——>FFM【省去零值特征,提高FFM模型训练和预测的速度,这也是稀疏样本采用FFM的显著优势】
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