系列二我们详细介绍了数据下载，数据透析以及数据的不同分组方式，详情请参考：机器学习三人行(系列二)----机器学习前奏，洞悉数据之美！。但是在真正进行训练之前，我们还需要对数据进行一个预处理。因为有些数据有一些缺失，以及怎么处理分类变量，归一化之类的操作，这样算法才能够表现出更好的性能。通常预处理有以下几个步骤：缺失值和离群值处理（看情况），特征表征（使模型理解数据），归一化，那么我们接着系列二一起继续学习。 一、数据清洗 再次观察数据集，通过housing.shape，可以查看数据集大小(165
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
目前大部分的显著性目标检测模型是通过对卷积神经网络中提取的多级特征进行聚类来实现的。然而，由于不同卷积层的接受域不同，这些层产生的特征存在较大差异。常见的特征融合策略(加法或拼接)忽略了这些差异，可能导致次优解。为了解决上述问题，本文提出了F3Net，它主要由交叉特征模块(cross featuremodule, CFM)和通过最小化新像素位置感知损失(PPA)训练的级联反馈解码器(CFD)组成。具体地来说，CFM旨在有选择地聚合多级特性。与加法和拼接不同，CFM能够自适应地在融合前从输入特征中选择互补成分，有效地避免了引入过多的冗余信息而破坏原有特征。CFD采用多级反馈机制，对前一层的输出引入不受监督的特征，对其进行补充，消除特征之间的差异。在生成最终的显著性映射之前，这些细化的特性将经过多次类似的迭代。此外，与binary cross entropy不同的是，PPA loss对像素的处理并不平均，它可以综合像素的局部结构信息，进而引导网络更加关注局部细节。来自边界或易出错部分的硬像素将得到更多的关注，从而强调其重要性。F3Net能够准确地分割出突出的目标区域，并提供清晰的局部细节。在5个基准数据集上进行的综合实验表明，F3Net在6个评估指标上的性能优于最先进的方法。
一开始就有一个问题摆在面前，疫情数据哪里获取。虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道，但是并没有找到提供完整历史数据的网站，所以想直接从网站爬数据的思路就暂时断掉。不过没关系，我们去GitHub上搜搜
主要是删除原始数据集中无关的数据、重复的数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理异常值缺失值等操作
主题 数据预处理 一、数据清洗 主要是删除原始数据集中无关的数据、重复的数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理异常值缺失值等操作 1. 缺失值处理 主要分为3类：删除记录、数据插补、不处理 数据插补的办法： 1）均值／中位数／众数插补 2）使用固定值：将缺失的值用一个常数表示 3）最近临插补：在记录中找到与缺失样本最接近的样本来进行插补 4）回归方法：剔除缺失的记录，根据其他样本数据建立拟合模型预测缺失 5）插值法 2. 异常值处理 常用的处理办法包括： 1）删除含有异常值的记录 2
作者：KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： How to Start Competing on Kaggle 作者 | Chirag Chadha 翻译 | IinIh 编辑 | 邓普斯•杰弗、王立鱼
作者：王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客：https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 关注Python爱好者社区回复皇后即可获取本文数据和代码！ 前言 继续在kaggle找不错的数据集 传送门： https://www.kaggle.com/sogun3/uspollution 这次是美国空气污染的数据 数据集介绍： 这个数据集涉及到美国的污染问题。美国环境保护署详细记录了美国的污染情况，但下载所有的数据并按照数据科学家感兴趣的格式进行安排是一件痛苦的事情。 因此
想写这个系列很久了，最近刚好项目结束了闲下来有点时间，于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书，每本书都各有侧重点，机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战，侧重于对每个算法的实际操作过程，但是没有对整个数据挖掘项目做介绍，李航老师的统计学习方法和周志华老师的机器学习这两本书侧重对原理的讲解和公式的推导，但是实战方面可能会少一点。 我结合之前看过的书，以及自己的一些项目经验做了一些总结，一是回顾自己还有哪些遗漏，二是希望给新入门的同学一个参考。至于编程语言，主要用python，也会有少部
作者：Charlotte77 数学系的数据挖掘民工 博客专栏：http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号：Charlotte数据挖掘（ID：CharlotteDataMining） 想写这个系列很久了，最近刚好项目结束了闲下来有点时间，于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书，每本书都各有侧重点，机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战，侧重于对每个算法的实际操作过程，但是没有对整个数据挖掘项目做介绍，李航老师的统计学习方法和周志华老师的机器学习
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
但受制于模拟的气象场以及排放清单的不确定性，以及对包括臭氧在内的污染物生成机理的不完全明晰，WRF-CMAQ预报模型的结果并不理想。故题目提出二次建模概念：即指在WRF-CMAQ等一次预报模型模拟结果的基础上，结合更多的数据源进行再建模，以提高预报的准确性。其中，由于实际气象条件对空气质量影响很大（例如湿度降低有利于臭氧的生成），且污染物浓度实测数据的变化情况对空气质量预报具有一定参考价值，故目前会参考空气质量监测点获得的气象与污染物数据进行二次建模，以优化预报模型。二次模型与WRF-CMAQ模型关系如图 3所示。为便于理解，下文将WRF-CMAQ模型运行产生的数据简称为“一次预报数据”，将空气质量监测站点实际监测得到的数据简称为“实测数据”。一般来说，一次预报数据与实测数据相关性不高，但预报过程中常会使用实测数据对一次预报数据进行修正以达到更好的效果。
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型； 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下： 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
实验室近期需要采集地市级的疫情数据。目前能找到的大部分数据源是省级粒度的时间序列数据或地市级的实时截面数据，起初找到了这个项目
数据质量（Data Quality）是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。数据质量保证（Data Quality Assurance）是数据仓库架构中的重要环节，也是ETL的重要组成部分。 我们通常通过数据清洗（Data cleansing）来过滤脏数据，保证底层数据的有效性和准确性，数据清洗一般是数据进入数据仓库的前置环节，一般来说数据一旦进入数据仓库，那么必须保证这些数据都是有效的，上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集，上层不会再去做任何的校验和过滤，同时使用稳定的
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。这个问题在几乎所有研究中都是常见的，并且可能对可从数据得出的结论产生重大影响。
又到周末了，东哥赠送5本机器学习的书《机器学习线性代数基础 Python语言描述》，内容非常赞，推荐入手。老样子，免费包邮送出去5本，参与方式见文末~
如果你还在为时间序列预测而苦恼，那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。
有一个序列表 seq，它有一个存整数序列值的字段叫作 id，原本序列的值是连续递增的，但因某些原因，有的值丢失了，我们希望能通过 SQL 找出缺失值的范围。
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
除了选择已存在的列，另一个常见的操作是添加新的列。这就是mutate()函数的工作了。
【磐创AI导读】：本文主要分享了机器学习需要注意的几个面试问题。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的，有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。
在本博客中，我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。
翻译 | MOLLY 选文&校对整理 | 寒小阳 ◆ ◆ ◆ 债务违约预测 债务违约预测是Kaggle中的一个比赛，本文将介绍取得第一名成绩的方法，本次比赛的目标包括两个方面。其一是建立一个模型，债务人可以通过它来更好地进行财务方面的决策。其二是债权人可以预测这个债务人何时会陷入到财务方面的困境。最终目的是，通过预测未来两年内债务违约的概率，来改进现有的信用评分制度。这是一个极度复杂和困难的Kaggle挑战，因为银行和各种借贷机构一直都在不断地寻找和优化信用评分的算法。这个模型是银行用来判定是否准许某
本案例适合作为大数据专业数据清洗或Pandas数据分析课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
无论是前瞻性数据收集还是回顾性数据收集，数据集中通常都会出现离群值或缺失值。对于统计学家来说，离群值和缺失值通常是一个棘手的问题，如果处理不当可能会导致错误。离群值可能会导致我们的结果偏离真实结果，而缺失值造成的信息损失可能会导致建模失败。因此，在执行数据分析之前，正确识别离群值并处理缺失值非常重要。本推文讨论的内容应该在建模之前执行。虽然本推文在整个统计模型系列中较为置后，却至关重要，望警醒。
多年以来电子商务业务快速发展，尤其是移动客户端发展迅猛，移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利，而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
用过 Excel 的数据分析师，对 Excel 的『条件选择』与『格式呈现』功能大都印象深刻。下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』，直接如下图所示，在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。
一般来说，我们在拟合一个机器学习模型或是统计模型之前，总是要进行数据清理的工作。因为没有一个模型能用一些杂乱无章的数据来产生对项目有意义的结果。
基础篇 书推荐：《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库，用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库，文本挖掘用 ----- 贵阳大
主要是学习到了会创建project啊，之前不会如此高效整理自己的项目....都是直接复制粘贴代码进去，所以各种报错，唉。
假设现在有一些数据点，用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称为回归。 利用逻辑回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。
用于创建新特征，检测异常值，处理不平衡数据和估算缺失值的技术可以说，开发机器学习模型的两个最重要的步骤是特征工程和预处理。特征工程包括特征的创建，而预处理涉及清理数据。
作者：章华燕 编辑：黄俊嘉 在数据挖掘领域，经常会遇到的情况是挖掘出来的特征数据存在各种异常情况，如数据缺失 、数据值异常 等。对于这些情况，如果不加以处理，那么会直接影响到最终挖掘模型建立后的使用效果，甚至是使得最终的模型失效，任务失败。所以对于数据挖掘工程师来说，掌握必要的数据清洗方法是很有必要的！ 接下来本文就依次讲解如何处理 数据值缺失 和 数据值异常 两种情况的处理。 1. 缺失值的处理 如下图所示，当我们在进行数据挖掘的过程中，往往会出现如下图所示的情况：某些样本的个别属性出现缺失的情况。
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》中分享了有关数据类型转换和冗余信息删除的两个知识点，接下来继续讲解缺失值的识别和处理办法。缺失值指的是由于人为或机器等原因导致数据记录的丢失或隐瞒，缺失值的存在一定程度上会影响后续数据分析和挖掘的结果，所以对他的处理将显得尤为重要。
来源：人工智能大讲堂本文约2600字，建议阅读9分钟本文带你了解了缺失值、缺失值的原因、模式以及如何使用 KNNImputer 来估算缺失值。 KNN和随机森林一样，给人的第一印象就是用于分类和回归，既然大家已经看到随机森林能够进行数据降维，那么也就没必要惊讶于今天的话题：knn缺失值填补。 概述 学习使用 KNNimputer 来估算数据中的缺失值； 了解缺失值及其类型。 介绍 scikit-learn 的 KNNImputer 是一种广泛使用的估算缺失值的方法。它被广泛视为传统插补技术的替代品。 在当今
近日，长江中游城市群气象生态环境遥感团队博士生姚瑞等撰写的论文“A Robust Method for Filling the Gaps in MODIS and VIIRS Land Surface Temperature Data”发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing期刊，本工作得到国家自然科学基金（41975044）等项目资助。
数据中包含缺失值表示我们现实世界中的数据是混乱的。可能产生的原因有：数据录入过程中的人为错误，传感器读数不正确以及数据处理管道中的软件bug等。 一般来说这是令人沮丧的事情。缺少数据可能是代码中最常见的错误来源，也是大部分进行异常处理的原因。如果你删除它们，可能会大大减少可用的数据量，而在机器学习中数据不足的是最糟糕的情况。 但是，在缺少数据点的情况下，通常还存在隐藏的模式。它们可以提供有助于解决你正尝试解决问题的更多信息。 我们对待数据中的缺失值就如同对待音乐中的停顿一样 – 表面上它可能被认为是负面的(
这是一份手游《野蛮时代》的用户数据，共有训练集和测试集两个数据文件。二者之间数据无交集，合计大小 861 M，总记录数 3,116,941，包含字段 109 个。
自从学了Python后就逼迫自己不用Excel，所有操作用Python实现。目的是巩固Python，与增强数据处理能力。
前面讲到了怎么导入数据,获取数据,按照数据挖掘的流程,在我们导入数据之后接下来的工作便是对数据进行初步的探索,探索的工作主要包括两大块,第一是数据质量分析,第二是数据特征分析. 数据质量分析就是看看数
大数据文摘作品 编译：Chole、糖竹子、saint 经常被数据里的NaN值困扰，又不想昧着良心用均值填充？本文介绍了几种常见的数据缺失值处理方法，其中一些用到了聚类算法。 无监督学习（UL）有很多没开发的潜力。它是一门从“未标记”数据中推导一个函数来描述其隐藏结构的艺术。但首先，从数据中找到其结构是什么意思呢？ 让我们来看以下两个例子： Blobs 气泡状分布：这个简单。任何人看到这张图都会认为它是由三个不同的簇组成的。如果你对统计学非常熟悉，你可能还会猜想它由三个隐藏的高斯分布构成。对一个新的数据样本，
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