Pandas为多个列选择前N<L个最频繁的类别，并连接结果向量 - 腾讯云开发者社区

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数据科学和人工智能技术笔记三、数据预处理

y = iris.target # 移除前 40 个观测 X = X[40:,:] y = y[40:] # 创建二元目标向量，表示是否是类 0 y = np.where((y == 0), 0,..., size=n_class0, replace=False) # 将类 0 的目标向量，和下采样的类 1 的目标向量连接到一起 np.hstack((y[i_class0], y[i_class1_...i_class0_upsampled = np.random.choice(i_class0, size=n_class1, replace=True) # 将类 0 的上采样的目标向量，和类 1 的目标向量连接到一起...[np.nan, -0.67, -0.22]]) # 创建填充器对象 imputer = Imputer(strategy='most_frequent', axis=0) # 使用最频繁的类别填充缺失值...X = iris.data # 为目标数据创建标签 y = iris.target # 随机将数据分成四个新数据集，训练特征，训练结果，测试特征， # 和测试结果。

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第5章

常用的回归模型见表5-2 表5-2主要回归模型分类回归模型名称适用条件算法描述线性回归因变量与自变量是线性关系对一个或多个自变量和因变量之间的线性关系进行建模，可用最小二乘法求解模型系数...3）所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心。 4）与前一次计算得到的K个聚类中心比较，如果聚类中心发生变化，转过程2），否则转过程5）。 5）当质心不发生变化时停止并输出聚类结果。...代码清单5-5 用TSNE进行数据降维并展示聚类结果 #-*- coding: utf-8 -*- #接k_means.py，用TSNE进行数据降维并展示聚类结果 import pandas as pd...#创建连接数据，这一步耗时、耗内存最严重。...，输出 print(u'\n结果为：') print(result) return result 结果为： support confidence

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【机器学习 | 数据挖掘】智能推荐算法

扫描所有事务， L_1 与 L_1 连接得候选2项集 C_2 ，并计算每一项的支持度。...对 C_3 中各项集的支持度与预先设定的最小支持度阈值作比较，保留大于或等于该阈值的项，得3项频繁项集 L_3 ； L_3 与 L_1 连接得候选4项集 C_4 ，剪枝后得到的项集为空集。...（2）基于欧几里得距离的相似度欧几里得距离计算相似度是所有相似度计算里面最简单、最易理解的方法，它以经过人们一致评价的物品为坐标轴，然后将参与评价的人绘制到坐标系上，并计算这些人彼此之间的直线距离 \...将用户对某一个物品的喜好或评分作为一个向量，例如，所有用户对物品1的评分或喜好程度表示为 A_1=(x_{11},x_{21},x_{31},\cdots,x_{n1}) ，所有用户对物品 M 的评分或喜好程度表示为...取值范围为[-1,1]区间内，当余弦值接近±1，表明两个向量有较强的相似性。

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教程：使用 Chroma 和 OpenAI 构建自定义问答机器人

在最初为学院奖构建问答机器人时，我们实现了基于一个自定义函数的相似性搜索，该函数计算两个向量之间的余弦距离。我们将用一个查询替换掉该函数，以在Chroma中搜索存储的集合。...首先导入 Pandas 库并加载数据集: import pandas as pd df = pd.read_csv('..../data/oscars.csv') df.head() 数据集结构良好，有列标题和代表每个类别详细信息的行，包括演员/技术人员的姓名、电影和提名是否获奖。...由于我们最感兴趣的是与 2023 年相关的奖项，因此让我们对其进行过滤，并创建一个新的 Pandas data frame 。同时,我们也将类别转换为小写，删除电影值为空的行。...，让我们在 dataframe 中添加一个包含整个提名句子的新列。

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开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

N 表示类别的数量。在一个二元分类模型中，N=2。...梯度（gradient）所有变量的偏导数的向量。在机器学习中，梯度是模型函数的偏导数向量。梯度指向最陡峭的上升路线。...L2 正则化通常改善线性模型的泛化效果。标签（label）在监督式学习中，样本的「答案」或「结果」。标注数据集中的每个样本包含一或多个特征和一个标签。...-all）给出一个有 N 个可能解决方案的分类问题，一对多解决方案包括 N 个独立的二元分类器——每个可能的结果都有一个二元分类器。...P pandas 一种基于列的数据分析 API。很多机器学习框架，包括 TensorFlow，支持 pandas 数据结构作为输入。参见 pandas 文档。

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数据挖掘十大算法之 k-NN

现在来了一个未知类别的物体，由图中的正方形表示，我们该把它归为哪一类呢？...k-NN 算法的工作原理是看离待分类物体最近的 k 个物体的类别，这 k 个物体的大多数属于那个类别，待分类物体也就属于那个类别。...距离的计算特征空间中两个实例点之间的距离反映了两个实例点的相似程度。距离越大，相似度越小；距离越小，相似度越大。k 近邻模型的特征空间一般是 n 维实数向量空间 R^n。...^{(1)}, x_j^{(2)} ,..., x_j^{(n)})^T，x_i，x_j 的 L_p 距离定义为 L_p(x_i, y_i) = \Bigg(\displaystyle \sum^n_...k 值的选择从上面的例子我们看到，k 值的选择会对结果产生重大的影响。同一个物体，如果 k 值选择的不同，结果可能完全不同。另外，k 值的选择也对模型的预测效果产生较大影响。

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福利 | 纵览机器学习基本词汇与概念

N 表示类别的数量。在一个二元分类模型中，N=2。例如，以下为一个二元分类问题的简单的混淆矩阵： ?...梯度（gradient）所有变量的偏导数的向量。在机器学习中，梯度是模型函数的偏导数向量。梯度指向最陡峭的上升路线。...L2 正则化通常改善线性模型的泛化效果。标签（label）在监督式学习中，样本的「答案」或「结果」。标注数据集中的每个样本包含一或多个特征和一个标签。...-all）给出一个有 N 个可能解决方案的分类问题，一对多解决方案包括 N 个独立的二元分类器——每个可能的结果都有一个二元分类器。...P pandas 一种基于列的数据分析 API。很多机器学习框架，包括 TensorFlow，支持 pandas 数据结构作为输入。参见 pandas 文档。

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谷歌开发者机器学习词汇表：纵览机器学习基本词汇与概念

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机器学习算法-k近邻

在距离最近的电影中，选择类别最多的那部电影，即可判断为未知电影的类型。比如k=5，这5部电影中3部是爱情片，2部是动作片，那么我们将未知电影归属为爱情片。...工作原理存在一个样本数据集和数据标签，知道样本和标签的对应关系输入没有标签的数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较提取样本集中特征最相似数据的分类标签，只选取前k个最相似的数据，...取出排序后前（k=3）3个最小距离的电影对应的类别标签，结果是["动作片","动作片","爱情片"] label：判断的结果是动作片，因为动作片有2票 [mrybwjfu9k.jpeg] 代码解释 1、...print(test_class) classfiy函数有4个输入参数：用于分类的输入向量inX 输入的训练样本集合为dataSet 标签向量为labels 用于选择最近邻居的数目k 其中标签向量的元素数目和矩阵...3、距离排序将求出的距离进行升序排列，并取出对应的电影分类 4、指定取出前k个数据取出指定的前k个数据，统计这些数据中电影类型的频数，找出频数最多的类型，即可判断为未知待预测电影的类型代码 1、

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机器学习实战-2-KNN

当我们不知道未知电影史属于何种类型，我们可以通过计算未知电影和其他电影的距离，按照电影的递增排序，可以找到k个距离最近的电影。在距离最近的电影中，选择类别最多的那部电影，即可判断为未知电影的类型。...工作原理存在一个样本数据集和数据标签，知道样本和标签的对应关系输入没有标签的数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较提取样本集中特征最相似数据的分类标签，只选取前k个最相似的数据，...一般k是小于20 算法步骤计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；按照距离递增次序排序；选取与当前点距离最小的k个点；确定前k个点所在类别的出现频率；返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类...运行上面的代码，显示的结果为： dist：待预测的电影和已知电影欧式距离 k_labels：取出排序后前（k=3）3个最小距离的电影对应的类别标签，结果是["动作片","动作片","爱情片"] label...classfiy函数有4个输入参数：用于分类的输入向量inX 输入的训练样本集合为dataSet 标签向量为labels 用于选择最近邻居的数目k 其中标签向量的元素数目和矩阵dataSet的行数相同

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机器学习实战-2-KNN

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为什么独热编码会引起维度诅咒以及避免他的几个办法

独热编码，又称虚拟编码，是一种将分类变量转换为数值向量格式的方法。每个类别在数值向量中都有自己的列或特征，并被转换为0和1的数值向量。为什么独热编码对于有许多类的列是不可行的?...对于一个有许多类别或层次的分类特征，从机器学习的角度来看独热编码不是一个很好的选择，最明显的原因是它加起来有大量的维度。例如，pin码有大量的级别或类别。...这里有个更好的选择是采用最常见的x个类别，并创建一个虚拟编码或一个独热编码。例如，我们使用世界城市数据库进行演示，从simple maps网站下载。 ?...从频率分布来看，几乎没有类别具有高频，而大多数类别具有非常低的频率。因此，我们可以将“独热编码”限制为仅出现在前x个频繁出现的类别。在此可以对x进行试验并确定。 ?...目标编码目标编码也称为平均编码是Kagglers广泛使用的一种流行技术，该技术将分类变量表示为一维数值向量。每个类别都是将变量替换为该类别的平均目标值。

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【Python基础系列】常见的数据预处理方法（附代码）

或者txt文档，而建模分析时可能需要读取所有数据，这时呢，需要将一个个小的文档合并到一个文件中 #合并多个csv文件成一个文件 import glob #合并 def hebing(): csv_list...= 2.2.2 删除在数据量比较大时候或者一条记录中多个字段缺失，不方便填补的时候可以选择删除缺失值 data.dropna(axis=0,how="any",inplace=True) #axis...data['col_name'] = data['col_name'].fillna(freq_port) #采用出现最频繁的值插补 2.2.3.3 中位数/均值插补 data['col_name...,且缺失值为连续型数值小批量数据 from scipy.interpolate import lagrange #自定义列向量插值函数,s为列向量,n为被插值的位置,k为取前后的数据个数，默认5 def...[y.notnull()] #剔除空值 return lagrange(y.index, list(y))(n) #插值并返回插值结果 #逐个元素判断是否需要插值 for i in data.columns

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特征工程(四): 类别特征

它可能在计算上很昂贵代表如此多的不同类别。如果一个类别（例如，单词）出现多个数据点（文档）中的时间，然后我们可以将它表示为一个计数并表示所有的类别通过他们的统计数字。...虚拟编码和单热编码都是在Pandas中以pandas.get_dummies的形式实现的。表5-2 对3个城市的类别进行dummy编码 ? 使用虚拟编码进行建模的结果比单编码更易解释。...特征散列将原始特征向量压缩为m维通过对特征ID应用散列函数来创建矢量。例如，如果原件特征是文档中的单词，那么散列版本将具有固定的词汇大小为m，无论输入中有多少独特词汇。...在这种方法中，所有类别，罕见或频繁类似通过多个散列函数进行映射，输出范围为m，远小于类别的数量，k。当检索一个统计量时，计算所有的哈希值该类别，并返回最小的统计量。...一个经过训练的线性模型可能会说“乘以0.7的多个x并查看结果是否大于全局平均值”。这些可能是x介于0和5之间。但是除此之外会发生什么？没有人知道。

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【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之DataFrames

这张图片会有帮助：不幸的是，无法在DataFrame构造函数中为索引列设置名称，所以唯一的选择是手动指定，例如，df.index.name = ‘城市名称’ 下一种方法是使用NumPy向量组成的字典或二维...NumPy向量保持一致(它们不按标签对齐，并被认为是一个简单的二维NumPy数组的DataFrame)：因此，在不太幸运(也是最常见的!)...7.1 垂直叠加这可能是将两个或多个dataframe合并为一个的最简单方法:您获取第一个dataframe中的行，并将第二个dataframe中的行追加到底部。...就像1:1关系一样，在Pandas中连接一对1:n相关的表，你有两种选择。如果要合并的列或者不在索引中，并且可以丢弃碰巧在两张表的索引中都存在的列，则使用merge。...与普通模式相比，该模式有一些限制: 它没有提供解析重复列的方法它只适用于1:1关系(索引到索引连接)。因此，多个1:n关系应该一个接一个地连接。

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朴素贝叶斯详解及中文舆情分析（附代码实践）

3.全概率公式设Ω为试验E的样本空间，A为E的事件，B1、B2、....、Bn为Ω的一个划分，且P(Bi)>0，其中i=1,2,...,n，则： P(A) = P(AB1)+P(AB2)+......全概率公式主要用途在于它可以将一个复杂的概率计算问题，分解为若干个简单事件的概率计算问题，最后应用概率的可加性求出最终结果。...8.优缺点监督学习，需要确定分类的目标对缺失数据不敏感，在数据较少的情况下依然可以使用该方法可以处理多个类别的分类问题适用于标称型数据对输入数据的形势比较敏感由于用先验数据去预测分类，...[n[0] for n in newData] 25L2 = [n[1] for n in newData] 26plt.scatter(L1,L2,c=pre,s=200) 27plt.show()...= [n[0] for n in newData] 11L2 = [n[1] for n in newData] 12plt.scatter(L1,L2,c=pre,s=200) 13plt.show

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UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第二十一章到第二十六章

现在，行和列表示向量写的方向（水平，像一行，或垂直，像一列）：线性代数将我们的数据视为一个矩阵： d 维度中的 N 行向量，或 d 列向量在 N 维度数据的维度是一个复杂的话题。...[线性代数] 正交性正交是两个词的组合：正交和正规。当我们说一个矩阵的列是正交的时，我们说 1. 列之间都是正交的（所有列对的点积为零）2. 所有列都是单位向量（每个列向量的长度为 1）！...具体来说， V^{T} 的前 n 行是 n 个主成分的方向。 25.1.2 V 的列是方向 V 的每一列元素（ V^{T} 的每一行）将原始特征向量旋转成一个主成分。...26.3 K-Means 聚类最流行的聚类方法是 K-Means。算法本身包括以下内容：选择一个任意的 K ，并随机放置 K 个不同颜色的“中心”。...客户的集群高度和体重， K = 5 设计 XS、S、M、L 和 XL 衬衫。要选择 K ，考虑两种不同 K 的预期成本和销售，并选择最大化利润的那个。

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朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析（附代码实践）

3.全概率公式设Ω为试验E的样本空间，A为E的事件，B1、B2、....、Bn为Ω的一个划分，且P(Bi)>0，其中i=1,2,...,n，则： ? P(A) = P(AB1)+P(AB2)+......全概率公式主要用途在于它可以将一个复杂的概率计算问题，分解为若干个简单事件的概率计算问题，最后应用概率的可加性求出最终结果。...8.优缺点监督学习，需要确定分类的目标对缺失数据不敏感，在数据较少的情况下依然可以使用该方法可以处理多个类别的分类问题适用于标称型数据对输入数据的形势比较敏感由于用先验数据去预测分类，...[n[0] for n in newData] 25L2 = [n[1] for n in newData] 26plt.scatter(L1,L2,c=pre,s=200) 27plt.show()...= [n[0] for n in newData] 11L2 = [n[1] for n in newData] 12plt.scatter(L1,L2,c=pre,s=200) 13plt.show

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基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD CUP99数据集为例

2.TCP连接的内容特征（共13种，序号10～22）对于U2R和R2L之类的攻击，由于它们不像DoS攻击那样在数据记录中具有频繁序列模式，而一般都是嵌入在数据包的数据负载里面，单一的数据包和正常连接没有什么区别...所以，KNN分类算法的核心思想是从训练样本中寻找所有训练样本X中与测试样本距离（欧氏距离）最近的前K个样本（作为相似度），再选择与待分类样本距离最小的K个样本作为X的K个最邻近，并检测这K个样本大部分属于哪一类样本...假设现在需要判断下图中的圆形图案属于三角形还是正方形类别，采用KNN算法分析如下： ? 1.当K=3时，图中第一个圈包含了三个图形，其中三角形2个，正方形一个，该圆的则分类结果为三角形。...2.当K=5时，第二个圈中包含了5个图形，三角形2个，正方形3个，则以3:2的投票结果预测圆为正方形类标。总之，设置不同的K值，可能预测得到不同的结果。...所以数据标准化是针对连续型特征属性的。设训练数据集有n条网络连接记录，每个记录中有22个连续型属性向量记作 Xij(1≤i≤n,11≤j≤41) 。

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Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

这里将数组 a 分割为两个大小相等的部分，即分别包含前两行和后两行的数组。打印分割结果，print('行分割：\n', b[0], '\n', b[1]) 打印出分割后的两个部分。...这里将数组 a 分割为4个大小相等的部分，即分别包含前一列、第二列、第三列和最后一列的数组。...这种视角下，矩阵乘法的运算可以理解为将行向量与列向量的对应元素相乘，并将结果相加，得到一个标量值。...列名依次为 'A'、'B'、'C' 和 'D'。 d1 = d[:4] 这行代码通过选择 DataFrame d 的前 4 行创建了一个新的 DataFrame 对象 d1。...groupby 是 pandas 中的一个函数，用于根据一个或多个列的值对 DataFrame 进行分组操作。它可以用于数据聚合、统计和分析。

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数据科学和人工智能技术笔记三、数据预处理

《python数据分析与挖掘实战》笔记第5章

【机器学习 | 数据挖掘】智能推荐算法

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开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

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福利 | 纵览机器学习基本词汇与概念

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机器学习算法-k近邻

机器学习实战-2-KNN

机器学习实战-2-KNN

为什么独热编码会引起维度诅咒以及避免他的几个办法

【Python基础系列】常见的数据预处理方法（附代码）

特征工程(四): 类别特征

【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之DataFrames

朴素贝叶斯详解及中文舆情分析（附代码实践）

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第二十一章到第二十六章

朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析（附代码实践）

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