python对数据集进行归一化葡萄酒 / 张生荣

python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ...

如下所示: import numpy as np Z=np.random.random((5,5)) Zmax,Zmin=Z.max(axis=0),Z.min(axis=0) Z=(Z-Zmin)/ ...

文章开始先讲下交叉验证,这个概念同样适用于这个划分函数 1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中,拿出其中的大部分样本进行模型训练,生成模型,留小部分样本用刚建 ...

sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例,随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split from sklearn.cross_validatio ...

数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题,当不同的特征成列在一起的时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据"吃掉"的情况,这个时候我们需要做的就 ...

看了大神统计voc数据集标签框后,针对自己标注数据集,灵活应用 ,感谢! 看代码吧~ import re import os import xml.etree.ElementTree as ET cl ...

可能是由于yolact官方更新过其项目代码,所以网上其他人的yolact训练使用的config文件和我的稍微有区别.但总体还是差不多的. 1:提前准备好自己的数据集使用labelme来制作分割数据集 ...

目录 1. 目标 Python 代码依赖库 2. 数据集数据展示学习的文章: Poincaré Embeddings for Learning Hierarchical Representatio ...

K最近邻属于一种分类算法,他的解释最容易,近朱者赤,近墨者黑,我们想看一个人是什么样的,看他的朋友是什么样的就可以了.当然其他还牵着到,看哪方面和朋友比较接近(对象特征),怎样才算是跟朋友亲近,一起吃 ...

简介邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻 ...

Python算法的分类对葡萄酒数据集进行测试,由于数据集是多分类且数据的样本分布不平衡,所以直接对数据测试,效果不理想.所以使用SMOTE过采样对数据进行处理,对数据去重,去空,处理后数据达到均衡, ...

目录前言实现过程 1. 获取 MNIST 数据并进行处理 2. 搭建超模型 3. 实例化调节器并进行模型超调 4. 训练模型获得最佳 epoch 5. 使用最有超参数集进行模型训练和评估前言本 ...

0 说明系统: windows 10 python 3.6.7 1 情况在windows系统下使用pip install PySid2安装PySide2模块的时候出现下面的错误: 分析情况: (1 ...

机器学习的本质是从数据集中发现数据内在的特征,而数据的内在特征往往被样本的规格.分布范围等外在特征所掩盖.数据预处理正是为了最大限度地帮助机器学习模型或算法找到数据内在特征所做的一系列操作,这些操作主 ...

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet 简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使 ...

如果我有一个数据集,他的某个列名下面的value很长,我们需要筛选出,所有列名中value值字符串大于20的数据集. 其实比较简单啦,一句代码就可以搞定 #对该列进行强制的字符类型转换 df[&quo ...

数据规整化:合并.清理.过滤 pandas和python标准库提供了一整套高级.灵活的.高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式! 本篇博客主要介绍: 合并数据集:.merge()..conca ...

在做机器学习的时候,遇到这样一个数据集... 一共399行10列, 1-9列是用不定长度的空格分割, 第9-10列之间用'\t'分割, 前九列都是数值类型,其中第三列有若干个'?'填充的缺失值... ...

在机器学习过程中,对数据的处理过程中,常常需要对数据进行归一化处理,下面介绍(0, 1)标准化的方式,简单的说,其功能就是将预处理的数据的数值范围按一定关系"压缩"到(0,1)的范 ...

数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可 ...