1 数据无量纲化 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:而在距离类模型,譬如K近邻,K-Means聚类中, 无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响.(一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树我们不需要无量纲化,决策树可以把任意数据都处理得很好.) 数据的无量纲

开始 这两天公司有个页面需要做数据可视化的展示,数据视化采用的是Echarts+百度地图API做展示,需要用到县级区级下钻的一个联动效果发现网上关于Echarts做到县区级下钻的资料很少,有的话也不是很详细,对于刚接触Echarts的让人来说可能有些搞不明白,在这里我把Echarts下钻开发过程中总结的知识分享给大家,也能使自己加深印象,当然啦,对于一些在软件行业折腾了几年的老油条来说,这些都是一些非常基础的东西.但是还是希望能帮助到那些刚接触Echarts遇到类似问题需要帮助的人.如果哪里写的

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf

本文主要参考两篇文献: 1.<深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集> 2.基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别 运行机器学习算法时,很多人一开始都会有意无意将数据集默认直接装进显卡显存中,如果处理大型数据集(例如图片尺寸很大)或是网络很深且隐藏层很宽,也可能造成显存不足. 这个情况随着工作的深入会经常碰到,解决方法其实很多人知道,就是分块装入.以keras为例,默认情况下用fit方法载数据,就是全部载入.换用fit_generator方法就会以自己手

所谓的数据稠化,就是补全缺失的数据.因为在数据库表中,存储的数据经常是稀疏的(sparse data),也就是不完整的.比如记录一个员工每个月的销售额,用这么一个销售表来记录:SalesRecord(Name(姓名),Date(日期),Sales(销售额)),假设某个月这个员工请假没上班,对应的没有销售额,一般也不会将这个员工的销售额存储为0,而是直接不存储,这样在销售表中就会产生缺失的行,导致的结果就是这些销售数据在时间上是不连续的,或者说就是缺失的.为了后续的一些统计,需要对数据进行补全也就

Python之数据规整化:清理.转换.合并.重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值. 2. 数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并(merge)或连接(jion)运算时通过一个或多个键将行链接起来的.如果没有指定,merge就会将重叠列的列名当做键

0. 系列文章 1.使用Typescript重构axios(一)--写在最前面 2.使用Typescript重构axios(二)--项目起手,跑通流程 3.使用Typescript重构axios(三)--实现基础功能:处理get请求url参数 4.使用Typescript重构axios(四)--实现基础功能:处理post请求参数 5.使用Typescript重构axios(五)--实现基础功能:处理请求的header 6.使用Typescript重构axios(六)--实现基础功能:获取响应数据

json数据扁平化处理 /* * name:json数组拉平处理 * data:json对象或者数组 * k:前面开始可传空 */ function expandJsonTool(data, k) { var jmap = {} var expandJson = function(jstr, mapIndex) { if (jstr instanceof Array) { for (var i in jstr) { expandJson(jstr[i], `${mapIndex}[${i}]`)

tsne 数据不做预处理: # coding: utf-8 import collections import numpy as np import os import pickle from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE # ....... X = X+black_verify+white_verify+unknown_verify+b

一.standardization 之所以标准化的原因是,如果数据集中的某个特征的取值不服从标准的正太分布,则性能就会变得很差 ①函数scale提供了快速和简单的方法在单个数组形式的数据集上来执行标准化操作 from sklearn import preprocessing import numpy as np X=np.array([[1,-1,2], [2,0,0], [0,1,-1]]) X_scaled=preprocessing.scale(X) print(X_scaled) "&q

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并

第1节 pandas 回顾 第2节 读写文本格式的数据 第3节 使用 HTML 和 Web API 第4节 使用数据库 第5节 合并数据集 第6节 重塑和轴向旋转 第7节 数据转换 第8节 字符串操作 第9节 绘图和可视化 pandas 回顾 一.实验简介 学习数据分析的课程,需要同学们掌握好 Python 的语言基础,和对 Numpy 与 Matplotlib 等基本库有一些了解.同学们可以参考学习实验楼的 Python 语言基础教程与 Python 科学计算的课程. pandas 是后面我们

对数据按列属性进行scale处理后,每列的数据均值变成0,标准差变为1.可通过下面的例子加深理解: from sklearn import preprocessing import numpy as np 测试数据: X = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]]) 使用sklearn进行scale处理时,有两种方式可供选择. 方式1:直接使用preprocessing.scale()方法: X_scaled = preproc

sql = 'select paihao from yang1.cailiaopai' data = datebase.shujuku.sj_select(sql) #将获得的数据进行列表化 data_list = [] for field in data: data_list.append(field[0])

            姓名                      学科                分数             城市                张三           语文         80     大连          张三           物理         86     北京          李四           英语         75     北京          王八           语文         78     上海

2019年7月19-20日,以“运筹帷幄,数揽未来”为主题的DAMS中国数据智能管理峰会在上海青浦区成功举办.在DAMS峰会上,巨杉数据库为大家带来了题为“云架构下的分布式数据库设计与实践”的主题分享. 微服务下数据库架构的演进 应用开发从传统架构向分布式转型,最先面临改造的自然就是应用程序框架.如今的微服务框架已经非常成熟,其代表性架构往往包括协议处理.服务拼装.原子服务.以及底层持久化四层.业务逻辑从传统的单一中间件被拆解成众多微服务模块,每个微服务模块由完全对等的一系列容器构成,可以简单通

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046433.html 5.示例:usda食品数据库 下面是一个具体的例子,书中最重要的就是例子. #-*- encoding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series,DataFrame import re import json #加载下面30M+的

数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的:载入.清理.转换以及重塑.有时候,存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求.很多人都选择使用通用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和Python标准库提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数和算法,它们使你可以轻松地将数据规整化为正确的形式. 1.合并数据集 pandas对象中的数据能够通过一些内置的方式进行合并: pan

pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并: pandas.merge 可根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例的方法conbine_first 可以将重复的数据编接到一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 数据库风格的DataFrame合并 In [51]: df1 = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':rang

@合并重叠数据 还有一种数据组合问题不能用简单的合并或连接运算来处理.比如说,你可能有索引全部或部分重叠的两个数据集 使用numpy的where函数,它用于表达一种矢量化的if - else a = pd.Series([np.nan, 2.5, np.nan, 3.5, 4.5, np.nan], index = ['f', 'e', 'd', 'c', 'b', 'a']) b = pd.Series(np.arange(len(a), dtype = np.float64), index