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独家 | 数据转换:标准化vs 归一化(附代码&链接)

所以,我想从以下几方面讲解一下: 标准化和归一化的区别 何时使用标准化和归一化 如何用Python实现特征缩放 特征缩放的意义 在实践中,同一个数据集合中经常包含不同类别的变量。...一个很大的问题是这些变量的值域可能大不相同。如果使用原值域将会使得值域大的变量被赋予更多的权重。针对这个问题,我们需要在数据预处理时对自变量或特征使用缩放的方法。...我们能很容易发现变量彼此不在同一个范围内——年龄(Age)的值域在27-50之间,工资(Salary)的区间则是48K-83K。工资的值域远远地超过了年龄的值域。...特征缩放对于这些模型非常重要,特别是在特征的值域非常不同时。特征缩放减少了大值域变量对计算距离的影响。 离差标准化帮助我们转化不同比例上的数据,消除特殊特征的主导。...总结:现在你应懂得 使用特征缩放的目的 标准化与归一化的区别 需要使用标准化或归一化的算法 在Python中实现特征缩放 获取代码和数据集合,请使用一下连接: https://github.com/clareyan

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MySQL精选 | 枚举类型ENUM的DDL变更测试

mysqlops_set_enum MODIFY Work_Option enum(‘DBA’,'SA’,'C++’,'JavaScript’,'NA’,'QA’,'Java’,'PHP’,'other’,”,’Python...mysqlops_set_enum MODIFY Work_Option enum(‘JavaScript’,'DBA’,'SA’,'C++’,'NA’,'QA’,'Java’,'PHP’,'other’,”,’Python...mysqlops_set_enum MODIFY Work_Option enum(‘JavaScript’,'DBA’,'SA’,'C++’,'NA’,'QA’,'Java’,'other’,”,’Python...NULL AUTO_INCREMENT, `Work_Option` enum(‘JavaScript’,'DBA’,'SA’,'C++’,'NA’,'QA’,'Java’,'other’,”,’Python...MySQL数据库枚举类型字段的DDL变更操作,属于枚举类型字段特有的内容: 枚举类型字段的枚举数据值域列表,以尾部追加枚举元素值的方式,不会出现锁表等; 枚举类型字段的枚举数据值域列表中,若是调整枚举类型枚举元素值的顺序

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对函数的理论说明(数学转换代码)

return 2*x*x-5*x+7; }  可以正常表达函数,但是是展开式,需要对代码有一定的了解才能完成,这里我使用的是js的写法,如果你看到有使用def作为function替换的也是可以的,那是python...程序语言表示法:在程序语言中,函数通常用关键字和参数列表来定义,例如在Python中,可以使用def关键字来定义函数,如 def my_function(x, y):。...什么是函数的定义域和值域 函数的定义域是指函数能够接受的输入值的集合,也就是函数的自变量可以取的值的范围。在数学中,定义域通常是指使函数有意义的实数集合。...函数的值域是指函数在定义域内所有可能的输出值组成的集合,也就是函数的因变量可能取的值的范围。值域可以是实数集合、整数集合、有理数集合或者其他特定的数学集合,这取决于函数本身以及定义域的性质。...满射性(Surjectivity):函数的值域与定义域相等,即每个值域中的值都有相应的定义域中的值与之对应。

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python数据预处理 :数据抽样解析

各种抽样方法的抽样误差一般是:整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样 python代码实现 import random import numpy as np import pandas as pd...data_sample) # 51 ##########分层抽样########## # 数据只是随便找的分层仅限于演示 # 定义每个分层的抽样数量 each_sample_count = 6 # 定义分层值域...随机抽取2个群 sample_label = random.sample(list(label_data_unique), 2) # 定义空列表 sample_data = [] # 遍历每个整群标签值域...做预测分析 考虑特征数据和特征值域的分布,通常数据记录要同时是特征数量和特征值域的100倍以上。...以上这篇python数据预处理 :数据抽样解析就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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数据挖掘从入门到放弃(五)seaborn 的数据可视化

http://seaborn.pydata.org/index.html” python数据分析的可视化库有: matplotlib 是可视化的必备技能库,比较底层,api很多,学起来不太容易。...让所有列都能加载出来 # tips['day'].values # tips['day'].value_counts # tips['day'].shape tips.head() # 针对离散值,查看值域...4、根据属性值域绘制散点图:relplot() # 4、根据属性值域绘制散点图:relplot() # relplot()根据不同特征属性值域绘制变量之间的散点图 # seaborn.relplot(...,列按照sex值域分类,总共是 2*2 =4个图,很容易发现女性喜欢周四中午吃午餐,男性喜欢周末吃晚餐; sns.relplot(x="total_bill_dollar", y="tips_dollar...,我们可以将其转换成1/0的连续性,然后看特征属性的贡献度; # 11、barplot()函数,直观绘制曲线图 # 若输出值域是离散值,我们可以将其转换成1/0 # 这里值域是个连续性的,所以我们把sex

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Python完整代码带你一文看懂抽样

做预测(包含分类和回归)分析建模的,需要考虑特征数量和特征值域(非数值型)的分布,通常数据记录数要同时是特征数量和特征值域的100倍以上。...抽样样本能准确代表全部整体特征: 非数值型的特征值域(例如各值频数相对比例、值域范围等)分布需要与总体一致。 数值型特征的数据分布区间和各个统计量(如均值、方差、偏度等)需要与整体数据分布区间一致。...04 代码实操:Python数据抽样 本示例中,将使用random包以及自定义代码实现抽样处理。数据源文件data2.txt、data3.txt和data4.txt位于“附件-chapter3”中。...当每个分层标签处理完成后会得到该分层标签下的所有数据,此时使用Python内置的random库的sample方法进行抽样。...本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》(第2版),经出版方授权发布。 转载请联系微信:DoctorData

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码农眼中的数学之~数学基础

as plt # 生成x和y的值 x_list = list(range(-10, 11)) y_list = [x**2 + 3 for x in x_list] # 2**3 ==> 8 **是Python...充分必要条件: 如果 P=>Q,而且 Q=>P,那么: P是Q的充分必要条件 Q是P的充分必要条件 表示为: PQ ---- 1.3.集合系列 集合应该是刚上高中那会教的内容,我们来看看: 集合 (Python...}和{3,5,4}是同一个集合 表示方式,eg:10以内的偶数: X={0,2,4,6,8} X={2n|n=0,1,2,3,4} 当x是X集合里面的元素时,可以表示为: x∈X eg: 2∈X # Python3...2.值域和定义域: 我们把映像 f产生的值组成一个集合 {f(0)、f(1)、f(2)...},这个集合就叫做“映像 f的值域”。 而 x值组成的集合 {0、1、2...}...这个值域的集合往往是集合B的子集:$\lbrace f(x1),f(x2)...f(x_n)\rbrace \subseteq B$ 比如说: f(x)=2x+1 定义域A{0、1、2、3},那么求出来的值域

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Python按需将表格中的每行复制不同次的方法

本文介绍基于Python语言,读取Excel表格文件数据,并将其中符合我们特定要求的那一行加以复制指定的次数,而不符合要求的那一行则不复制;并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。   ...这里需要说明,在我们之前的文章Python批量复制Excel中给定数据所在的行中,也介绍过实现类似需求的另一种Python代码,大家如果有需要可以查看上述文章;而上述文章中的代码,由于用到了DataFrame.append...那么就将这一行复制指定的次数(复制的意思相当于就是,新生成一个和当前行一摸一样数据的新行);而对于符合我们要求的行,其具体要复制的次数也不是固定的,也要根据这一行的这一列数据的值来判断——比如如果这个数据在某一个值域内...,那么这一行就复制10次;而如果在另一个值域内,这一行就复制50次等。

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