机器学习笔记 - 数据预处理

最新推荐文章于 2025-11-25 12:20:36 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 12:20:36 发布
阅读量65 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 机器学习 笔记 人工智能 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/code_program481/article/details/133100697
本文详细介绍了机器学习中的数据预处理步骤，包括数据清洗（处理缺失值、异常值和重复值）、数据转换（特征缩放和特征编码）和数据整理（特征选择与构造），并提供了源代码示例，旨在帮助初学者提升数据质量，为机器学习算法做好准备。

在机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。它涉及对原始数据进行清洗、转换和整理，以使数据适合机器学习算法的输入。本文将介绍一些常见的数据预处理技术，并提供相应的源代码示例。

  1. 数据清洗

数据清洗是数据预处理的首要步骤。它包括处理缺失值、异常值和重复值等数据中的问题。下面是一些常见的数据清洗方法：

  • 缺失值处理：当数据中存在缺失值时，可以选择删除带有缺失值的样本，或者使用插补方法填充缺失值。常用的插补方法包括均值、中位数或者使用回归模型进行预测。
import pandas as pd

# 删除带有缺失值的样本
clean_data = original_data.dropna()

# 使用均值填充缺失值
mean_value = original_data[
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
机器学习笔记一-数据预处理
08-20 1164
数据预处理是模型构建过程中至关重要的一步。高质量的预处理能帮助模型更好地理解数据，从而提升模型性能。不同类型的数据和任务可能需要不同的预处理方法，因此在具体项目中应灵活应用这些技术。
机器学习笔记-数据预处理-数据编码
qq_39820207的博客
03-09 2541
机器学习笔记数据预处理-特征数据编码1.LabelEncoder(进行数据自编码)2.map(进行字典的数字编码映射)3.OnehotEncoder(进行one-hot编码) 数据预处理-特征数据编码 特征数据一般分为数值特征和对象特征，对于对象特征我们一般采用数据编码的方式转换为可进行处理的数值 1.LabelEncoder(进行数据自编码) 对分类型特征值进行编码，即对不连续的数值或文本进行编码 对于数字映射的编码方式，存在一个编码映射表：比如{‘A’: 1, ‘B’: 2, ‘C’: 3} 那么上述的
机器学习--数据预处理
JYB0918的博客
08-20 613
本文介绍了机器学习中数据预处理的关键技术。主要内容包括：1）数据清洗（缺失值处理、异常值检测和重复值删除）；2）数据变换（归一化和标准化）。通过Python代码示例展示了具体实现方法，强调数据预处理是提升模型性能的重要基础工作。文章以通俗易懂的方式总结了数据预处理的实用技巧，适合机器学习初学者参考实践。
机器学习学习 - 数据预处理
IT深耕十余载，大道之简
04-26 1244
清洗数据的目的是为了确保数据的准确性和完整性，从而避免对机器学习模型的训练造成干扰。通过合理的预处理步骤，可以确保数据的质量和有效性，从而提高机器学习模型的性能和准确性。数据预处理是机器学习项目中不可或缺的一环，它涉及到数据的清洗、格式化、归一化、特征提取等一系列操作，以便为后续的模型训练和分析提供高质量的数据集。同时，还需要注意数据的编码方式，确保数据在传输和存储过程中的一致性。数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来的过程，有助于更全面地理解数据的分布、关系和趋势。
【机器学习】机器学习学习笔记 - 数据预处理 - 01
11-27 1533
机器学习 - 数据预处理 - 01 [加菲工具](https://www.orcc.top) https://orcc.top
机器学习笔记-数据预处理（标准化、归一化）（未完）
weixin_45695256的博客
10-19 682
机器学习笔记-数据预处理（标准化、归一化） 数据预处理（使用Scikit-Learn） sklearn.preprocessing 包 sklearn.preprocessing 包提供了几个常用的效用函数和变换类，可以将原始特征向量转化为更适合其后的估计函数所需的形式。 也就是对数据进行标准化处理。比如说，假如集合中存在异常值，使用robust scalers或者transformers就更合适一些。 数据标准化Z-score（0-1标准化：移除平均值，将方差化为1） 经过这种方法处理的数据符合标准正态分
机器学习（8）---数据预处理
m0_62881487的博客
09-04 729
1. 当数据(x)按均值(μ)中心化后，再按标准差(σ)缩放，数据就会服从为均值为0，方差为1的正态分布（即标准正态分布），而这个过程，就叫做数据标准化(Standardization，又称Z-score normalization)。1. 当数据(x)按照最小值中心化后，再按极差（最大值 - 最小值）缩放，数据移动了最小值个单位，并且会被收敛到[0,1]之间，而这个过程，就叫做数据归一化(Normalization，又称Min-Max Scaling)。用Pandas和Numpy进行填补其实更加简单。
机器学习：数据预处理--数据清洗
纸上得来终觉浅
09-09 7904
数据预处理--数据清洗，空缺数据填充
机器学习A-Z学习笔记 -- 数据预处理
wangwenping_ok的博客
09-05 414
文章目录前言一、数据预处理包含哪些部分？二、下载数据集1.下载数据集总结 前言 数据预处理是我们机器学习中必不可少的一步，它就像旅行前的准备工作，只有做好了，我们在机器学习的旅途才能更加美妙 一、数据预处理包含哪些部分？ 数据预处理包含，下载数据集，导入标准库，缺失数据处理等等，具体如下： 二、下载数据集 1.下载数据集 本课程用到的数据集下载地址： https://www.superdatascience.com/pages/%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E6%95%B0%E6%8D%AE%E
机器学习：数据预处理
qq_65431299的博客
08-10 2105
数据预处理：无量纲化，缺失值，字符编码
sklearn机器学习笔记：数据预处理与特征工程.pdf
07-10
在机器学习领域，数据预处理和特征工程是至关重要的步骤，它们对模型的性能和准确性起着决定性作用。sklearn库提供了丰富的工具用于这两部分的工作。以下是对这两个主题的详细探讨。 首先，数据预处理的目标是将...
大模型面试题5：矩阵(M*M)特征值分解的步骤
叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
11-25 925
步骤核心操作通俗理解1构造A - λI，计算行列式det(A - λI)，解方程det(A - λI)=0，得到M个特征值λ₁~λ_M找到矩阵A的“缩放倍数”2对每个λ_i，解方程组(A - λ_iI)x = 0，得到对应的非零特征向量x_i找到每个“缩放倍数”对应的“作用方向”3特征向量x₁x_M作为列组成矩阵P，特征值λ₁λ_M作为对角线元素组成对角矩阵Λ把“方向”和“倍数”整理成标准形式4（可选）计算P的逆矩阵P⁻¹，验证A = PΛP⁻¹确认分解结果正确。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 659
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
机器学习日报21
2405_85645789的博客
11-25 577
今天学习了K-means算法初始化和聚类数选择的关键问题。在初始化方面，我理解了随机选择k个训练样本作为初始聚类中心的方法，以及通过多次随机初始化来避免局部最优解的技巧。对于聚类数的选择，认识到这往往没有标准答案，需要根据数据特性和应用需求来判断。通过可视化不同k值下的聚类效果，我明白了肘部法则等选择聚类数的实用方法。今天的学习让我对K-means算法的实际应用有了更深入的理解。初始化不再是随便选几个点那么简单，而是要通过多次尝试来找到更好的聚类结果，这就像做实验时要重复多次取平均值一样重要。
最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关
qq_42217078的博客
11-22 366
基于最新版本环境（Python 3.14.0a5 + PyCharm 24.03 + Windows 虚拟环境），以下是深度学习 机器学习核心库的终端安装命令 整理汇总。
【机器学习】10 正则化 - 减小过拟合
最新发布
weixin_54010404的博客
11-25 579
本文介绍了机器学习中正则化(Regularization)技术的基本概念与应用。首先阐述了过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)问题，指出正则化是解决过拟合的有效方法。文章详细讲解了正则化的实现原理：通过在成本函数中添加参数w的平方项(正则化项)来惩罚过大的权重值，平衡模型拟合程度和泛化能力。重点分析了正则化参数λ的作用及其取值对模型的影响，并推导了带正则化项的线性回归和逻辑回归的梯度下降公式。其中，线性回归的正则化表现为权重更新时的缩小因子(1-αλ/m)，而逻辑回归的正则化
基于机器学习框架的上周行情复盘：非农数据与美联储政策信号的AI驱动解析
11-24 711
本文通过机器学习算法对上周非农就业数据、美联储会议纪要及官员讲话进行语义情感分析，结合时间序列模型与政策预期量化框架，系统回顾黄金、美元及美股在政策不确定性下的波动逻辑，重点解析AI驱动的市场趋势预测与事件冲击响应机制。
C在机器学习中的ML.NET应用
2509_93947402的博客
11-25 254
例如，你可以使用C代码直接处理数据集，训练模型并进行预测，整个过程与Visual Studio或.NET Core无缝集成。与Python框架相比，在集成到.NET应用时，减少了跨语言调用的开销，这在生产环境中尤为重要。例如，在实时预测场景中，如电商推荐系统，能快速处理用户数据，提供低延迟的响应。实际应用中，已成功用于多种场景。但总体而言，它为C社区带来了强大支持，让开发者能专注于业务逻辑，而非技术细节。总之，为C开发者打开了机器学习的大门，通过简洁的API和高效集成，它正成为企业智能应用的重要工具。
C机器学习.NET生态库应用
2509_93946247的博客
11-25 112
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
深度学习笔记4：神经机器翻译与数据预处理
在机器学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，机器翻译是一项重要的任务，它涉及到将文本从一种语言自动转换为另一种语言。神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）是一种使用神经网络模型来解决这一问题...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值