机器学习(二) -- 数据预处理

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未完待续......


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前言

一、数值分析简介

二、内容


前言

tips:这里只是总结,不是教程哈。

此处以下所有内容均为暂定,因为我还没找到一个好的,让小白(我自己)也能容易理解(更系统、嗯应该是宏观)的讲解顺序与方式。

第一文主要简述了一下机器学习大致有哪些东西(当然远远不止这些),对大体框架有了一定了解。接着我们根据机器学习的流程一步步来学习吧,掐掉其他不太用得上我们的步骤,精练起来就4步(数据预处理,特征工程,训练模型,模型评估),其中训练模型则是我们的重头戏,基本上所有算法也都是这一步,so,这个最后写,先把其他三个讲了,然后,在结合这三步来进行算法的学习,兴许会好点(个人拙见)。


一、概述

还是先拿出咱们的老朋友,机器学习的流程图。

咱们这主要将数据预处理,而要进行机器学习首先需要数据,然后才能对数据进行预处理。

实际一点讲:数据清理、数据集成、数据变换、数据规约都是数据预处理的主要步骤,但是这四个没有严格意义上的先后顺序,在实际应用时并非全部会被使用(可能一个也不用,比如后面我们直接调用官方的iris包,但在实际自己获得的数据集中就会有各种各样的问题,视情况而定)

二、数据获取

获取数据途径多种多样,(括号内为废话:按理来讲,当今世界数据就是财富,一般而言别人的数据是不可能透露给你的,如果你和我一样还是个学生,可能可以从老师那里拿到数据),我们学习一般使用的是公开的数据集,如下为sklearn数据集

(iris为例)

python 复制代码
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()

这样就获取到一个数据集了,但是我们还不知道这个数据集的其他性质,所以

python 复制代码
print(data.DESCR)    # 

三、【数据清洗】

四、【数据集成】

获取数据途径多种多样

五、【数据变换】

获取数据途径多种多样

六、【数据归约】

获取数据途径多种多样

七、数据拆分

数据拆分:机器学习的数据集划分一般分为两个部分:

训练数据:用于训练,构建模型。一般占70%-80%(数据量越大,取得比例最好越大)

测试数据:用于模型评估,检验模型是否有效。一般占20%-30%

1、近似值

该处使用的url网络请求的数据。

2、内容

该处使用的url网络请求的数据。

3、思维方式

该处使用的url网络请求的数据。

4、根本课题

该处使用的url网络请求的数据。

1.1、嗡嗡嗡

嗡嗡嗡

1.2、十五万

嗡嗡嗡

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