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Mining系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理中常用技術(shù)所涉及到的方法，包括缺失值處理、異常值處理、特征縮放、數(shù)值離散化和不平衡數(shù)據(jù)處理等，具體內(nèi)容將從基本概念、使用方法以及應(yīng)用場景等三個(gè)方面詳細(xì)闡述。缺失值處理在數(shù)據(jù)挖掘中具有十分重要的作用，它對于數(shù)據(jù)挖掘算法的好壞起到至關(guān)重要的意義
斂的比較慢。如果我們對輸入數(shù)據(jù)先作減均值操作，如圖c，顯然可以加快學(xué)習(xí)。更進(jìn)一步的，我們對數(shù)據(jù)再進(jìn)行去相關(guān)操作，使得數(shù)據(jù)更加容易區(qū)分，這樣又會(huì)加快訓(xùn)練，如圖d。下面介紹下一些基礎(chǔ)預(yù)處理方法：歸一化處理均值減法（Mean subtraction）:它對數(shù)據(jù)中每個(gè)獨(dú)立特征減去平均值，
但是真正運(yùn)用于算法中的數(shù)據(jù)往往是按照一定規(guī)則的,并不希望有的值過大,有的值又過小.從現(xiàn)實(shí)世界中獲取的數(shù)據(jù),其取值范圍往往并不是機(jī)器學(xué)習(xí)算法期望的.正則化對數(shù)據(jù)進(jìn)行正則化預(yù)處理的目的,是是所有的數(shù)據(jù)據(jù)按照同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)縮放,機(jī)器學(xué)習(xí)中有多種正則化標(biāo)準(zhǔn),最常用的有兩個(gè),分為L1正則化和L2正則化.L1正則化
本篇博客簡要介紹常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 ; 一、數(shù)據(jù)預(yù)處理主要任務(wù) 數(shù)據(jù)預(yù)處理主要任務(wù) : ① 數(shù)據(jù)離散化 : 分箱離散化 , 基于熵的離散化 , ChiMerge 離散化 ; ② 數(shù)據(jù)規(guī)范化 : 又稱數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 , 統(tǒng)一 樣本數(shù)據(jù)的 取值范圍 , 避免在數(shù)據(jù)分析過程中
生成多項(xiàng)式特征 預(yù)處理數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)預(yù)處理（data preprocessing）是指在主要的處理以前對數(shù)據(jù)進(jìn)行的一些處理。 預(yù)處理數(shù)據(jù)包括 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化 數(shù)據(jù)的歸一化 數(shù)據(jù)的二值化 非線性轉(zhuǎn)換 數(shù)據(jù)特征編碼 處理缺失值等 該sklearn
數(shù)據(jù)預(yù)處理 創(chuàng)建數(shù)據(jù)預(yù)處理作業(yè) 開發(fā)數(shù)據(jù)預(yù)處理作業(yè) 父主題： 管理數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)的預(yù)處理 通過特征提取，我們能得到未經(jīng)處理的特征，這時(shí)的特征可能有以下問題： 不屬于同一量綱： 即特征的規(guī)格不一樣，不能夠放在一起比較。無量綱化可以解決這一問題。 信息冗余： 對于某些定量特征，其包含的有效信息為區(qū)間劃分，例如學(xué)習(xí)成績，假若只關(guān)心“及格”或不“及
數(shù)據(jù)預(yù)處理?在進(jìn)行特征提取之前，都要對原始序列做一系列的預(yù)處理，目的是消除因?yàn)槿祟惏l(fā)聲器官本身和由于采集語音信號的設(shè)備所帶來的混疊、高次諧波失真、高頻等等因素對語音信號質(zhì)量的影響，盡可能保證后續(xù)語音處理得到的信號更均勻、平滑，為信號參數(shù)提取提供優(yōu)質(zhì)的參數(shù)，提高語音處理質(zhì)量。?常用
預(yù)處理數(shù)據(jù) 根據(jù)不同場景，寫出上傳數(shù)據(jù)到平臺(tái)前，數(shù)據(jù)涉及到的預(yù)處理操作步驟。如： 根據(jù)獲取源數(shù)據(jù)中描述的方法，您可以獲得數(shù)據(jù)、代碼、對話等類型的文本，與業(yè)界的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)格式相同，您需要將文本處理為JSONL格式，其中的每一行文本為一個(gè)JSON字符串，且每個(gè)JSON字符串只包含 "text"
開發(fā)數(shù)據(jù)預(yù)處理作業(yè) 數(shù)據(jù)預(yù)處理通常被用于評估/訓(xùn)練作業(yè)場景。本文以使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)處理作業(yè)，然后再將預(yù)處理方法應(yīng)用于評估/預(yù)測數(shù)據(jù)為例進(jìn)行說明。 訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理作業(yè) 評估/預(yù)測數(shù)據(jù)預(yù)處理 前提條件 已提前準(zhǔn)備好訓(xùn)練數(shù)據(jù)，和評估/預(yù)測數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)預(yù)處理作業(yè)選擇的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集（包括
預(yù)處理數(shù)據(jù) 根據(jù)3.2.1-獲取源數(shù)據(jù)中描述的方法，您可以獲得通用和行業(yè)的微調(diào)數(shù)據(jù)集，與業(yè)界的微調(diào)數(shù)據(jù)格式相同，您需要將文本處理為JSONL格式，其中的每一行文本為一個(gè)JSON字符串，至少包含兩個(gè)JSON鍵分別表示問題和回答，對應(yīng)的鍵為context和target，system字段支持自定義人設(shè)，為可選。
數(shù)據(jù)探索的過程是根據(jù)數(shù)據(jù)特征，感知數(shù)據(jù)價(jià)值，并決定如何加工這些字段以發(fā)揮數(shù)據(jù)分析的價(jià)值。1.數(shù)值類型在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，首先需要明確每個(gè)字段的數(shù)據(jù)類型。數(shù)值類型主要包含連續(xù)型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)。連續(xù)型數(shù)據(jù)連續(xù)型數(shù)據(jù)的取值都是數(shù)值類型，其大小代表了對象的狀態(tài)。主要通過統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來反應(yīng)其分
概述圖像預(yù)處理的主要目的是消除圖像中無關(guān)的信息，恢復(fù)有用的真實(shí)信息，增強(qiáng)有關(guān)信息的可檢測性和最大限度地簡化數(shù)據(jù)，從而改進(jìn)特征抽取、圖像分割、匹配和識(shí)別的可靠性。此處是通過創(chuàng)建LiteMat對象，在推理前對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，達(dá)到模型推理所需要的數(shù)據(jù)格式要求。流程如下：標(biāo)準(zhǔn)流程在這一
數(shù)據(jù)處理類實(shí)踐 使用FunctionGraph函數(shù)對OBS中的圖片進(jìn)行壓縮 使用FunctionGraph函數(shù)為OBS中的圖片打水印 使用FunctionGraph函數(shù)對DIS數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換并存儲(chǔ)到CloudTable 使用FunctionGraph函數(shù)實(shí)現(xiàn)通過API方式上傳文件
預(yù)處理 預(yù)處理模塊簡介 構(gòu)造圖像預(yù)處理器 改變圖片尺寸 裁剪圖片 轉(zhuǎn)換圖片顏色格式
注：mnist_784代表每個(gè)圖片都是28*28的尺寸，其它數(shù)據(jù)集也可以使用類似導(dǎo)入方式，但要去官網(wǎng)搜該數(shù)據(jù)集的命名方式。老版本導(dǎo)入數(shù)據(jù)集叫fetch_data，在sklearn2.0版本之后已無法使用。 數(shù)據(jù)截取 為什么要數(shù)據(jù)的截??？ 對于KNN來說，將MNIST的6-7萬數(shù)據(jù)全扔進(jìn)去會(huì)導(dǎo)致運(yùn)行極其緩慢。
選擇界面左側(cè)“數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)預(yù)處理”，單擊“創(chuàng)建”，可輸入作業(yè)名稱、描述及數(shù)據(jù)集，單擊保存。若當(dāng)前選不到目標(biāo)數(shù)據(jù)集，可查看該數(shù)據(jù)集是否已參與其他的預(yù)處理作業(yè)。 目標(biāo)數(shù)據(jù)集需要對所選字段的分布類型進(jìn)行嚴(yán)格定義。處理評估/預(yù)測數(shù)據(jù)前建議先使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以確保當(dāng)數(shù)據(jù)處理達(dá)到目標(biāo)需求。
異常值。 通過可視化方法，數(shù)據(jù)可視化或者使用箱線圖進(jìn)行異常值的排查。 結(jié)合數(shù)據(jù)自身特征，進(jìn)行異常數(shù)據(jù)的篩選。 對于異常值，視情況進(jìn)行刪除、替換、保留等操作，兼顧模型的收斂與魯棒性。 優(yōu)化舉例： 某數(shù)據(jù)集中，鹽度（S）變量在下載過程中存在數(shù)據(jù)塊缺失與數(shù)據(jù)塊偏移的問題，如圖1、圖2，
借助EI-Backbone便捷易用優(yōu)勢，從算法角度減少客戶與平臺(tái)的交互次數(shù)、簡化操作流程、提升AI模型精度，同時(shí)針對海量無標(biāo)注/弱標(biāo)注行業(yè)數(shù)據(jù)提供定制化模型能力，全面提升業(yè)務(wù)性能。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理概述 建立DataArts Insight與數(shù)據(jù)源的連接之后，需要?jiǎng)?chuàng)建數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。 數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)源和可視化展示的中間環(huán)節(jié)，承接數(shù)據(jù)源的輸入，并為可視化展示提供輸入。在創(chuàng)建數(shù)據(jù)源之后，您可以基于當(dāng)前數(shù)據(jù)源創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并對已添加的數(shù)
請問是否有數(shù)據(jù)和model分別import的方式？我的console里有3.3G的預(yù)處理數(shù)據(jù) 是模型需要的 但是一起部署模型就會(huì)報(bào)錯(cuò)過大這個(gè)能怎么解決嗎？上傳預(yù)處理數(shù)據(jù)是因?yàn)槟Ｐ捅旧?G超過import model大小限制了
以前看到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)預(yù)處理覺得就是一碼事，因?yàn)槎际菍?span id="a04400i" class='cur'>數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理，看過的入門書也有把它們分開寫，但沒怎么深入，個(gè)人只認(rèn)為是作者在咬文嚼字而已。最近看到的有份資料把數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)預(yù)處理鄭重的區(qū)分開來，概括說數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計(jì)算框架/平臺(tái)可用的格式形式，而數(shù)據(jù)預(yù)處理則是對
