本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题，进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。...一般来说，对缺失值的填充方法有多种，用某个常数来填充常常不是一个好方法。最好建立一些模型，根据数据的分布来填充一个更恰当的数值。...这种方法简单易行，在对象有多个属性缺失值、被删除的含缺失值的对象与信息表中的数据量相比非常小的情况下是非常有效的，类标号（假设是分类任务）缺少时通常使用。然而，这种方法却有很大的局限性。...这两种数据的补齐方法，其基本的出发点都是一样的，以最大概率可能的取值来补充缺失的属性值，只是在具体方法上有一点不同。与其他方法相比，它是用现存数据的多数信息来推测缺失值。...这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计，对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。
处理缺失值是在进行机器学习时非常重要的一个步骤。 缺失值会影响机器学习模型的准确度，因此在训练模型之前，通常需要先处理掉缺失值。 这篇文章，总结一些常见的缺失值处理方法。...常见处理方法 机器学习常见处理方法包括： 删除带有缺失值的行：这种方法适用于数据集中缺失值较少的情况。但是，如果删除的行数过多，会导致数据集的样本量过少，不利于模型的训练。...用平均值、中位数或众数来填补缺失值：这种方法适用于数值型的特征。例如，对于一个有缺失值的数值型特征，可以用这个特征的平均值来填补缺失值。...缺失值处理实战：处理方法1和2 下面是使用 Python 中的 Pandas 库来处理缺失值的代码示例。...print(df) 最后，缺失值填充要根据数据集的特点和需求，选择合适的方法来处理缺失值。
直接丢掉带有缺失值的行/列 reduced_X_train = X_train.dropna(axis = 1) reduced_X_valid = X_valid.dropna(axis = 1) axis...Imputation Imputation就是用每一列的均值/中位数/最大频率的数等去补充缺失值。值得注意的是对于valid的数据而言，fit的时候仍然要用train的数据。...strategy也可以修改为其他的方法。...imp_mean.transform(X_valid)) imputed_X_train.columns = X_train.columns imputed_X_valid.columns = X_valid.columns 以上方法来自与
本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...缺失值 现实中收集到的数据大部分时候都不是完整，会存在缺失值。...有些时候会直接将含有缺失值的样本删除drop 但是有的时候，利用0值、中值、其他常用值或者随机森林填充缺失值效果更好 sklearn中使用sklearn.impute.SimpleImputer类填充缺失值...填充缺失值 先让原始数据中产生缺失值，然后采用3种不同的方式来填充缺失值 均值填充 0值填充 随机森林方式填充 波士顿房价数据 各种包和库 import numpy as np import pandas...T不缺失的值 Xtest 特征T缺失的值对应的n-1个特征+原始标签 ytest 特征T缺失值（未知） 如果其他特征也存在缺失值，遍历所有的特征，从缺失值最少的开始。
有的时候，面对一个有缺失值的数据，我只想赶紧把它插补好，此时的我并不在乎它到底是怎么缺失、插补质量如何等，我只想赶紧搞定缺失值，这样好继续进行接下来的工作。 今天这篇推文就是为这种情况准备的！...之前介绍过一个非常好用的缺失值插补R包：R语言缺失值插补之simputation包，支持管道符，使用起来非常简单且优雅，而且支持的方法的也非常多。...{ x[is.na(x)] <- median(x, na.rm=T) x }) table(is.na(df2)) ## ## FALSE ## 40 像这种比较简单的插补方法...，比如均数、中位数、最大值，最小值等方法，也可以通过Hmisc包实现。...R包，除此之外，做机器学习的专用包caret/mlr3/tidymodels等，也包含很多缺失值处理的方法，还有tidyverse也有缺失值处理的函数，大家可以自行探索。
约定： import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN 滤除缺失数据 pandas的设计目标之一就是使得处理缺失数据的任务更加轻松些...pandas使用NaN作为缺失数据的标记。 使用dropna使得滤除缺失数据更加得心应手。...一、处理Series对象 通过**dropna()**滤除缺失数据： se1=pd.Series([4,NaN,8,NaN,5]) print(se1) se1.dropna() 代码结果： 0
5大绝技锁定缺失值所在行 本文记录的是：如何锁定Pandas中缺失值所在的行 数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({...NaN 30.0 40 统计空值个数 # 统计每列下空值的个数 df.isnull().sum() A 1 B 2 C 2 D 0 dtype: int64 确定空值所在行 方法... A B C D 2 NaN 13.0 23.0 33 3 4.0 NaN NaN 34 5 6.0 16.0 NaN 36 9 10.0 NaN 30.0 40 方法... A B C D 2 NaN 13.0 23.0 33 3 4.0 NaN NaN 34 5 6.0 16.0 NaN 36 9 10.0 NaN 30.0 40 方法...33 3 4.0 NaN NaN 34 3 4.0 NaN NaN 34 5 6.0 16.0 NaN 36 9 10.0 NaN 30.0 40 可以看到结果中出现了重复的行，这个因为第4行中有2个缺失值
7.多重插补 多重插补（MI）是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法。 MI从一个包含缺失值的数据集中生成一组完整的数据集。每个模拟数据集中，缺失数据将使用蒙特卡洛方法来填补。...此时，标准的统计方法便可应用到每个模拟的数据集上，通过组合输出结果给出估计的结果，以及引入缺失值时的置信敬意。...8.处理缺失值的其他方法 处理缺失数据的专业方法 软件包 描述 Hmisc 包含多种函数，支持简单插补、多重插补和典型变量插补 mvnmle 对多元正态颁数据中缺失值的最大似然估计 cat 对数线性模型中多元类别型变量的多重插补...处理生存分析缺失值的Kaplan-Meier多重插补 mix 一般位置模型中混合类别型和连续型数据的多重插补 pan 多元面板数据或聚类的多重插补 （1）成对删除 处理含缺失值的数据集时，成对删除常作为行删除的备选方法使用...若缺失数据的数目非常大，那么简单插补很可能会低估标准差、曲解变量间的相关性，并会生成不正确的统计检验的p值。应尽量避免使用该方法。
个人觉得理想的做法就是每个标签展示的内容为一个View，这样切换既不会影响之前View还可以快速切回之前的View，而且符合高聚合、低耦合开发啊，这里就要隆重介绍一下addChildViewController方法...，但是不会调用 didMoveToParentViewController:方法，官方建议显示调用 [first didMoveToParentViewController:self];...height-CGRectGetHeight(myScrollView.frame))]; 苹果已经给我写好切换UIViewController的transitionFromViewController方法了...willMoveToParentViewController:nil 方法，所以需要显示调用 [newController didMoveToParentViewController...图1-2 精选页面 图1-3 切换到发现页面 写到这里大家对addChildViewController有一定的了解了，当一个界面比较复杂的时候我们就可以采用这种方式来降低耦合度（如果各位有更加好的方法
一直以来我们获取IP地址方法都是直接百度一查，或者老代码里就已经存在这部分代码然后直接使用。...今天归纳一下常见的两种方法以及如何选择： 方式一： #import #import #import #import...@[ IOS_VPN @"/" IP_ADDR_IPv4, IOS_VPN @"/" IP_ADDR_IPv6, IOS_WIFI @"/" IP_ADDR_IPv4, IOS_WIFI @"/" IP_ADDR_IPv6..., IOS_CELLULAR @"/" IP_ADDR_IPv4, IOS_CELLULAR @"/" IP_ADDR_IPv6 ] : @[ IOS_VPN @"/" IP_ADDR_IPv6..., IOS_VPN @"/" IP_ADDR_IPv4, IOS_WIFI @"/" IP_ADDR_IPv6, IOS_WIFI @"/" IP_ADDR_IPv4, IOS_CELLULAR @"/
方法 注意：我们将使用Python和人口普查数据集（针对本教程的目的进行修改） 你可能会惊讶地发现处理缺失数据的方法非常多。这证明了这一问题的重要性，也这证明创造性解决问题的潜力很大。...import numpy as np census_data = census_data.replace('np.nan', 0) 第二糟糕的方法是用0（或-1）替换。...我们可以按其父数据类型拆分缺失值的类型： 数字NaN 一个标准的，通常非常好的方法是用均值，中位数或众数替换缺失值。对于数值，一半来说你应该使用平均值。...return x census_data = census_data['marital.status'].map(replace_most_common) 结论 我想要表达的关键是，你需要寻找到不同的方法从缺失的数据中获得更多的信息...高级方法和可视化 你可以理论上通过拟合一个回归模型（比如线性回归或kNN算法）来估算缺失值。剩下的实现是留给读者的示例。 ?
如果您处理一个预测问题，想要从 p 维协变量 X=(X_1,…,X_p) 预测变量 Y，并且面临 X 中的缺失值，那么基于树的方法有一个有趣的解决方案。...这种方法实际上相当古老，但在各种数据集中似乎都表现得非常好。我说的是“缺失的属性标准”（MIA；[1]）。虽然有很多关于缺失值的好文章（例如这篇文章），但这种强大的方法似乎有些未得到充分利用。...特别是，不需要以任何方式插补、删除或预测缺失值，而是可以像完全观察到的数据一样运行预测。 我将快速解释该方法本身是如何工作的，然后提供一个示例以及此处解释的分布式随机森林 (DRF)。...同样，（方差）估计量的方差估计随着缺失值的增加而增加，从 0.15（无缺失值）增加到 0.23。 结论 在本文[1]中，我们讨论了 MIA，它是随机森林中分裂方法的一种改进，用于处理缺失值。...缺失值的原因有很多，必须非常小心，不要因粗心处理这一问题而使分析产生偏差。MIA 方法对于这个问题来说决不是一个很好理解的解决方案。
python缺失值的解决方法 解决方法 1、忽视元组。 缺少类别标签时，通常这样做(假设挖掘任务与分类有关)，除非元组有多个属性缺失值，否则该方法不太有效。...2、人工填写缺失值。 一般来说，这种方法需要很长时间，当数据集大且缺少很多值时，这种方法可能无法实现。 3、使用全局常量填充缺失值。 将缺失的属性值用同一常数(如Unknown或负)替换。...如果缺失值都是用unknown替换的话，挖掘程序可能会认为形成有趣的概念。因为有同样的价值unknown。因此，这种方法很简单，但不可靠。 4、使用与给定元组相同类型的所有样本的属性平均值。...5、使用最可能的值填充缺失值。 可以通过回归、使用贝叶斯形式化的基于推理的工具和决策树的总结来决定。...imp.transform(X)) [[4. 2. ] [6. 3.66666667] [7. 6. ]] 以上就是python缺失值的解决方法
二叉树 快速排序 当然，作为ios开发者，什么冒泡排序，堆排序，快速排序等等，好像都与我们无关， 因为我们有“sort”尚方宝剑。...快速排序 快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此我们也对比以一下快排的表现，下面是快排的代码(摘自网友，感谢)： void quickSort(NSMutableArray...return [val1 compare:val2]; }); 小结 建议在需要排序的时候采用系统自带的NSComparator或NSDescriptor方法
layoutSubviews 这个方法，默认没有做任何事情，需要子类进行重写 。...以上1,2推荐；而3,4不提倡 drawRect方法使用注意点： 1、若使用UIView绘图，只能在drawRect:方法中获取相应的contextRef并绘图。...如果在其他方法中获取将获取到一个invalidate的ref并且不能用于画图。...drawRect:方法不能手动显示调用，必须通过调用setNeedsDisplay 或者 setNeedsDisplayInRect，让系统自动调该方法。...同样也是调用setNeedDisplay等间接调用以上方法 3、若要实时画图，不能使用gestureRecognizer，只能使用touchbegan等方法来掉用setNeedsDisplay实时刷新屏幕
iOS 系统中，提供了两个这样的对象：NSRunLoop 和 CFRunLoopRef。 CFRunLoopRef是在CoreFoundation 框架内的。...获得RunLoop对象方法 [NSRunLoop currentRunLoop]; // 获得当前线程的RunLoop对象 [NSRunLoop mainRunLoop]; // 获得主线程的RunLoop...RunLoop 这个对象，在 iOS 里由CFRunLoop 实现。简单来说，RunLoop 是用来监听输入源，进行调度处理的。这里的输入源可以是输入设备、网络、周期性或者延迟时间、异步回调。
main.swift | xcrun swift-demangle >> main.ll // 将 UIKit 相关的编译成 sil swiftc -emit-sil -target x86_64-apple-ios13.5...类的方法汇编调用 我们新建一个 Swift 项目，需要注意的是，一定要用真机跑，因为我们的 iOS 程序都是要装到手机上的，而手机的架构目前基本都是 arm64 的架构。...swiftc -emit-sil -target x86_64-apple-ios13.5-simulator -sdk $(xcrun --show-sdk-path --sdk iphonesimulator...Mach-O 文件 Mach-O 其实是 Mach Object 文件格式的缩写，是 mac 以及 iOS 上可执行文件的格 式， 类似于 windows 上的 PE 格式 (Portable Executable...它们怎么相加呢，iOS 属于小端模式，所以 90 FB FF FF 要从右边往左读。
我在使用moco框架过程中，遇到一个问题，在官方文档中给出了cycle的方法，表示循环返回一个数组里面的response，但是在查看API的时候并没有发现这个cycle()方法，所以觉得自己写了一个responsehandle...，并且重写了cycle()方法。...cycle方法主要用在请求次数相关的内容，比如订单提交、资源删除等场景。...ResponseHandler input) { return input.apply(config); } }; }} 使用方法如下
3 缺失值的处理方法 对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除缺失值和缺失值插补。 3.1 删除含有缺失值的数据 如果在数据集中，只有几条数据的某几列中存在缺失值，那么可以直接把这几条数据删除。...同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。...这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计，对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。...该方法比删除个案和单值插补更有吸引力，它一个重要前提：适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐近无偏的并服从正态分布。...4 参考资料 数据缺失值的4种处理方法 数据科学竞赛总结与分享 机器学习中如何处理缺失数据？
leetcode-cn.com/problems/missing-number/ 思路:异或法 由于异或运算（XOR）满足结合律，并且对一个数进行两次完全相同的异或运算会得到原来的数，因此我们可以通过异或运算找到缺失的数字...算法 我们知道数组中有 n 个数，并且缺失的数在 [0..n] 中。因此我们可以先得到 [0..n]的异或值，再将结果对数组中的每一个数进行一次异或运算。...未缺失的数在[0..n] 和数组中各出现一次，因此异或后得到 0。而缺失的数字只在 [0..n]中出现了一次，在数组中没有出现，因此最终的异或结果即为这个缺失的数字。...再对数组中的每一个数以及它的下标进行一个异或运算，即： miss=4∧(0∧0)∧(1∧1)∧(2∧3)∧(3∧4) =(4∧4)∧(0∧0)∧(1∧1)∧(3∧3)∧2 =0∧0∧0∧0∧2 =2 就得到了缺失的数字为
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