dataframe怎么做反正切函数归一化 / 张生荣

使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法

在对模型训练时,为了让模型尽快收敛,一件常做的事情就是对数据进行预处理. 这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理. 一.标准化和归一化的区别归一化其实就是标准化的一种方式,只不 ...

目录一.简介二.交集三.并集四.差集五.对称差集一.简介 Python的数据类型集合:由不同元素组成的集合,集合中是一组无序排列的可 Hash 的值(不可变类型),可以作为字典的Key P ...

此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除Da ...

写在前面当然这里说的百分百可能有点夸张,但其实想象一下,游戏里面的某个窗口的字符就是那种样子,不会变化的.而且识别的字符可能也不需要太多.中文有大几千个常用字,还有各种符号,其实都不需要. 这里针对 ...

用了两种方式解决该问题,都是网上现有的解决方案. 场景说明: 有一个数据文件,以文本方式保存,现在有三列user_id,plan_id,mobile_id.目标是得到新文件只有mobile_id,pl ...

Hi,好久不见,我还是那颗翻滚的老鼠屎.处理数据时想求两个表格求不相交的部分,或许是对知识的匮乏限制了我的想象力,并未找到直接求的方法,在这里介绍老鼠屎技己使用的方法,希望对读者会有帮助. 阴影部分为 ...

pytorch之添加BN层批标准化模型训练并不容易,特别是一些非常复杂的模型,并不能非常好的训练得到收敛的结果,所以对数据增加一些预处理,同时使用批标准化能够得到非常好的收敛结果,这也是卷积网络能 ...

三通道数组转成彩色图片 img=np.array(img1) img=img.reshape(3,img1.shape[2],img1.shape[3]) img=(img+0.5)*255##img ...

目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化. 中心化相当于修正数据的中心位置,实现方法非常简单,就是在每个特征维度上减去对应的均值,最后得到 0 均值的特征. 标准化也非常简单,在数据变成 0 均值 ...

YOLO v4中用到的激活函数是Mish激活函数在YOLO v4中被提及的激活函数有: ReLU, Leaky ReLU, PReLU, ReLU6, SELU, Swish, Mish 其中Lea ...

目录 1. Canny 边缘检测理论 1.1.高斯滤波 1.2.Sobel算子计算梯度和方向 1.3.非极大值抑制(定位准确的边缘同时可缩小边缘线宽) 1.4.双阈值检测 2. OpenCV 之 Ca ...

目录前言 Curve 类定义实例解析正弦动画曲线总结前言最近在写动画相关的篇章,经常会用到 Curve 这个动画曲线类,那这个类到底怎么实现的?如果想自己来一个自定义的动画曲线该怎么弄?本 ...

数据增强的必要性深度学习在最近十年得以风靡得益于计算机算力的提高以及数据资源获取的难度下降.一个好的深度模型往往需要大量具有label的数据,使得模型能够很好的学习这种数据的分布.而给数据打标签往往 ...

环境:Python3.6.4 + pandas 0.22 主要是DataFrame.apply函数的应用,如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理,如果axis为1 ...

数据归一化: 数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权. 为什么要做归一化: 1)加快梯度下降 ...

前言大家在使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,关于python中pandas.DataFrame的基本操作,大家可以查看这篇文章. pan ...

前言最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明,都是一些基础的操作,但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame,花了我挺长时间去调整BUG的.我在这里做一些 ...

机器学习机器学习的目的是把数据转换成信息. 机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转成信息. 人脸识别人脸识别通过级联分类器对特征的分级筛选来确定是否是人脸. 每个节点的正确识别率很高,但正确 ...

在做数据挖掘的时候,想改一个DataFrame的column名称,所以就查了一下,总结如下: 数据如下: >>>import pandas as pd >>>a = ...

在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试. import pandas as pd dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4, ...