JavaShuo
欄目
標籤
Python數據挖掘入門與實踐 第二章2.2 流水線在預處理中的應用
時間 2020-12-29
欄目
Python
简体版
原文
原文鏈接
2.2 流水線在預處理中的應用 現實中,物體不同特徵的取值範圍會非常廣,它們的值域可能存在天壤之別。 例如材料學裏面,不同材料的特徵值, 單位g重之類的,可能就是1和10的差別, 但是拉伸強度之類的,需要使用log來進行處理,一個差就是幾萬, 顯然,單純的使用數字來進行K近鄰分析的時候, 拉伸強度就會是最顯著的特徵, 但特徵值大小實際上與該特徵的分類效果沒有任何關係。 不同特徵的取值範圍千差萬別,
>>阅读原文<<
相關文章
1.
Python數據挖掘入門與實踐 第二章2.1 書本代碼
2.
Python數據挖掘入門與實踐:帶你入門數據挖掘技術,應用實際項目
3.
數據挖掘 自習筆記 第二章 數據預處理
4.
[Python數據挖掘]第4章、數據預處理
5.
Python數據分析與挖掘實戰-----第4章 數據預處理
6.
《python 與數據挖掘 》一 第2章 Python基礎入門
7.
Python數據分析與挖掘實戰(數據預處理)
8.
數據挖掘入門實驗二
9.
Python數據挖掘入門與實踐------鳶尾花分類
10.
數據挖掘 自習筆記 第二章 數據處理實踐(下)
更多相關文章...
•
Redis在Java Web中的應用
-
Redis教程
•
使用流水線(pipelined)提高Redis的命令性能
-
Redis教程
•
TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
•
Java Agent入門實戰(三)-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
Python數據挖掘
數據挖掘
python 與數據挖掘
數據預處理
Python數據預處理
數據處理
Hadoop與大數據挖掘
入門實用
python數據挖掘課程
挖掘
Python
MySQL教程
NoSQL教程
Redis教程
應用
數據傳輸
數據庫
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
正確理解商業智能 BI 的價值所在
2.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----LSTM(長短時記憶神經網絡)
3.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----GRU(門控循環神經⽹絡)
4.
HDU4565
5.
算概率投硬幣
6.
密碼算法特性
7.
DICOMRT-DiTools:clouddicom源碼解析(1)
8.
HDU-6128
9.
計算機網絡知識點詳解(持續更新...)
10.
hods2896(AC自動機)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
Python數據挖掘入門與實踐 第二章2.1 書本代碼
2.
Python數據挖掘入門與實踐:帶你入門數據挖掘技術,應用實際項目
3.
數據挖掘 自習筆記 第二章 數據預處理
4.
[Python數據挖掘]第4章、數據預處理
5.
Python數據分析與挖掘實戰-----第4章 數據預處理
6.
《python 與數據挖掘 》一 第2章 Python基礎入門
7.
Python數據分析與挖掘實戰(數據預處理)
8.
數據挖掘入門實驗二
9.
Python數據挖掘入門與實踐------鳶尾花分類
10.
數據挖掘 自習筆記 第二章 數據處理實踐(下)
>>更多相關文章<<