通过Ti-One机器学习平台玩转2020腾讯广告算法大赛：数据预处理（二）
预处理def reduce_mem_usage(df, verbose=True): numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64'] start_mem = df.m...
通过Ti-One机器学习平台玩转2020腾讯广告算法大赛：数据预处理（一）
准备查看磁盘的基本信息 !df -hl !pwd引入基本包,我们这里只做最基本的数据处理所以只引入了基本包另外引入了ti的session后面通过它将数据上传到cosimport os, gc import pandas as pd import numpy as np from ti import ...
机器学习100天|Day1数据预处理
万事开头难，早就想做这一套教程最近刚出了一趟长差，终于忙一段落数据预处理是机器学习中最基础也最麻烦的一部分内容在我们把精力扑倒各种算法的推导之前，最应该做的就是把数据预处理先搞定在之后的每个算法实现和案例练手过程中，这一步都必不可少同学们也不要嫌麻烦，动起手来吧基础比较好的同学也可以温故知新，再练习...
机器学习系列(3)_特征工程01数据预处理（下）
五、处理分类型特征：编码与哑变量主要方法：preprocessing.LabelEncoder 标签专用法，将分类转换为分类数值preprocessing.OrdinalEncoder 特征专用法，将分类特征转换为分类数值preprocessing.OneHotEncoder 独热编码，创建哑变量什...
机器学习系列(3)_特征工程01数据预处理（上）
数据集有哪些？1、经典数据集：iris，*房价，Titanic，红酒，二手房，*CANCER，TMDB5000，netflix,航空飞行数据，恐袭数据，terror，DigitalRecognizor,医疗数据2、自建数据集&#x...
机器学习：盘点最常见的7种数据预处理方法和原理
目录1 数据规范化1.1 最值归一化1.2 Z-Score规范化2 类别平衡化2.1 阈值移动2.2 欠采样法(undersampling)2.3 过采样法(oversampling)3 连续值离散化4 缺失值处理5 哑言编码6 正则化6.1 L1正则6.2 L2正则7 数据降维1 数据规范化量纲，...
【ACE成长记第4期】美女程序员分享：机器学习之数据预处理到特征构建模型训练
本期由阿里云MVP&优秀ACE（阿里云开发者社群） 郭翔云 为大家分享机器学习之从数据预处理到特征构建谈天池工业AI竞赛模型训练。通过天池工业AI竞赛示例，演示从数据观察到特征构建，再到模型训练验证评估的一个机器学习的完整流程。 视频：https://yq.aliyun.com/live/5...
机器学习实例-titanic数据预处理
加载数据集，打印前五行： import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from scipy import stats,integrate import matplotlib.pyplot as plt %matplotli...
谷歌发布全新TensorFlow库“tf.Transform” 简化机器学习数据预处理过程
在实际的机器学习开发中，开发者通常需要对数据集进行大量的耗时费力的预处理过程，以适应各种不同标准的机器学习模型（例如神经网络）。这些预处理过程根据待解问题的不同和原始数据的组织形式而各不相同，包括不同格式之间的转换，分词、词干提取和形成词汇，以及包括归一化在内的各种数值操作等等。实际上，数据的预处理...
机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较
要点 在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60%到80%。 市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。 数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程被打断。 可视化分析工具与开源数据科学组...
更新时间 2023-09-27 11:10:59
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