檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
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)用場景等三個方面詳細闡述。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)。更進一步的，我們對數(shù)據(jù)再進行去相關(guān)操作，使得數(shù)據(jù)更加容易區(qū)分，這樣又會加快訓(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)中每個獨立特征減去平均值，
但是真正運用于算法中的數(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)實世界中獲取的數(shù)據(jù),其取值范圍往往并不是機器學(xué)習(xí)算法期望的.正則化對數(shù)據(jù)進行正則化預(yù)處理的目的,是是所有的數(shù)據(jù)據(jù)按照同一個標準縮放,機器學(xué)習(xí)中有多種正則化標準,最常用的有兩個,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)標準化 , 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
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，目的是消除因為人類發(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
生成多項式特征 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)進行的一些處理。 預(yù)處理數(shù)據(jù)包括 數(shù)據(jù)的標準化 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)
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JSON字符串，且每個JSON字符串只包含 "text"
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JSON字符串，至少包含兩個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。
注：mnist_784代表每個圖片都是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)的截取？ 對于KNN來說，將MNIST的6-7萬數(shù)據(jù)全扔進去會導(dǎo)致運行極其緩慢。
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
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，需要創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)集進行預(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，您可以基于當前數(shù)據(jù)源創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，并對已添加的數(shù)
以前看到數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)預(yù)處理覺得就是一碼事，因為都是對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換處理，看過的入門書也有把它們分開寫，但沒怎么深入，個人只認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)準備是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計算框架/平臺可用的格式形式，而數(shù)據(jù)預(yù)處理則是對
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
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。若當前選不到目標數(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)。 目標數(shù)據(jù)集需要對所選字段的分布類型進行嚴格定義。處理評估/預(yù)測數(shù)據(jù)前建議先使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，以確保當數(shù)據(jù)處理達到目標需求。
項目實習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項目簡介 為AI類應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
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行異常值的排查。 結(jié)合數(shù)據(jù)自身特征，進行異常數(shù)據(jù)的篩選。 對于異常值，視情況進行刪除、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，
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報錯過大這個能怎么解決嗎？上傳預(yù)處理數(shù)據(jù)是因為模型本身7G超過import model大小限制了
該日志表示數(shù)據(jù)集中的有效樣本量為0，可能有如下原因： 數(shù)據(jù)文件特征與模型輸入要求不符。 數(shù)據(jù)的時間跨度未滿足模型訓(xùn)練要求。 請檢查數(shù)據(jù)是否符合模型要求。 父主題： 訓(xùn)練科學(xué)計算大模型
Notebook編程環(huán)境的操作 了解詳情 最佳實踐 最佳實踐 口罩檢測（使用新版自動學(xué)習(xí)實現(xiàn)物體檢測應(yīng)用） 該案例是使用華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts的新版“自動學(xué)習(xí)”功能，基于華為云AI開發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn)，讓零AI基礎(chǔ)的開發(fā)者完成“物體檢測”的AI模型的訓(xùn)練和部署。
