- 2018.08.06
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資料預處理之缺失值插補 — 基於R語言
本文結構：前言——資料介紹——檢查缺失值分佈——缺失值插補（4種方法）——總結 前言： 現實生活中的資料是紛繁雜亂的，收集來的資料有缺失和錄入錯誤司空見慣，所以學習如果處理這些常見問題是每一個資料人必須掌握的技能，俗話說巧婦難為無米之炊，不能很好的處理原始資料會給後來的建模帶來麻煩，甚至引入不必要的 […]
nlp資料預處理
資料預處理——字典學習
DictionaryLearning 模型原型 class sklearn.decomposition.DictionsryLearning(n_components=None,alpha=1,max_iter=1000,tol=1e-08,fit_algorithm=’lars’,transfor […]
資料預處理系列：（三）把資料調整為標準正態分佈
宣告：版權所有，轉載請聯絡作者並註明出處 http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents 博主簡介：風雪夜歸子（英文名: Allen），機器學習演算法攻城獅，喜愛鑽研Machine Learning的黑科技，對Deep Learning和Arti […]
從資料預處理到特徵工程
參考連結 http://sanwen8.cn/p/5d9xyvY.html http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 本文大綱 1）資料預處理 2）特徵工程 資料預處理 我們通過一個簡單的例子，來體會資料的預處理步驟： 首先我們觀察原始資料，先 […]
資料預處理：獨熱編碼（One-Hot Encoding）
問題由來 在很多機器學習任務中，特徵並不總是連續值，而有可能是分類值。 例如，考慮一下的三個特徵： [“male”, “female”] [“from Europe”, “from US”, “from Asia”] [“uses Firefox”, “uses Chrome”, “uses Saf […]