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这篇文章主要是整理了一些作者在各种建模比赛中遇到的数据预处理问题以及方法，主要针对excel或csv格式的数据，为后续进行机器学习或深度学习做前期准备 导入库和文件，这里使用的是绝对路径，可改为相对路径 传入的为csv格式的文件，如果是xlsx格式的文件，建议先使
一、数据的获取 1.1 从Excel中获取 使用readtable() 使用xlsread()——xlswrite() 1.2 从TXT中获取 使用load() 使用textread() 使用fopen() fread() fclose() 使用fprintf()写入信息到txt 1.3 从图片中获取 使用imread 1.4 从视频获取 使用视觉工具箱中的VideoFileReader 二、数据的预处理 2.1 缺失值处
本文综合代码来自文章 作者通常首先判断是否具有异常值，因为如果有异常值的话，咱们就会剔除异常值，使其变成缺失值，然后再做缺失值处理会好很多。 对于上面的异常值检验法做讲解与扩展： 1. Mean 三倍标准差法（3σ原则） 描述 ：在正态分布数据中，任何一个数值如
C题用到了vlookup函数将所有数据同类项进行合并，公式如下： 单品类：=VLOOKUP(C2,[附件1.xlsx]Sheet1!A$2:D$252,2,FALSE) 大类: =VLOOKUP(C2,[附件1.xlsx]Sheet1!A$2:D$252,4,FALSE) 批发价格: =VLOOKUP(C2,[附件3.xlsx]Sheet1!B$2:C$55983,2,FALSE) 单品损耗率: =VLOOKUP(H2,[附件4.xlsx]Sheet1!B$2:CS252,2,FALSE) 价格=单位成本
目录 大数据概念： 1.数据采集过程中会采集哪些类型的数据？ 2.非结构化数据采集的特点是什么？ 3.请阐述传统的数据采集与大数据采集的区别？ 4.大数据采集的数据源有哪些？针对不同的数据源，我们可以采用哪些不同的方法和工具？ 数据
1. 在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。 譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度. 而在
为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。 在Python中常用的数据分析工具中，我们通常使用 pandas 软件包。像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样， pandas 可以与张量兼容。 举一个例子，我
导库 归一化 另一种写法 将归一化的结果逆转 用numpy实现归一化 逆转 导库 实例化 查看属性 查看结果 逆标准化 关于如何选择这两种无量纲化的方式要具体问题具体分析，但是我们一般在机器学习算法中选择标准化，这就好比我们能让他符合标准正态分布为什么不呢？而且
为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。 通常，我们需要做两件重要的事： （1）获取数据； （2）将数据读入计算机后对其进行处理。 如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。 首先，我们介绍n维数组，也称为 张量 （tensor）
在【机器学习4】构建良好的训练数据集——数据预处理(一)处理缺失值及异常值这一篇文章中，主要说明热数据预处理的重要性以及如何处理缺失值及异常值这些数值特征。然而，在现实生活中遇到的数据集往往不仅仅只会包含 数值型特征 ，还会包含一个或者多个 类别特征
