机器学习(二) -- 数据预处理

系列文章目录

未完待续......


目录

系列文章目录

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

相关推荐
澪-sl13 分钟前
基于CNN的人脸关键点检测
人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·cnn·视觉检测·卷积神经网络
羊小猪~~28 分钟前
数据库学习笔记(十七)--触发器的使用
数据库·人工智能·后端·sql·深度学习·mysql·考研
摸爬滚打李上进1 小时前
重生学AI第十六集:线性层nn.Linear
人工智能·pytorch·python·神经网络·机器学习
HuashuiMu花水木1 小时前
PyTorch笔记1----------Tensor(张量):基本概念、创建、属性、算数运算
人工智能·pytorch·笔记
lishaoan771 小时前
使用tensorflow的线性回归的例子(四)
人工智能·tensorflow·线性回归
AI让世界更懂你1 小时前
【ACL系列论文写作指北15-如何进行reveiw】-公平、公正、公开
人工智能·自然语言处理
asyxchenchong8881 小时前
ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模
机器学习·语言模型·chatgpt
牛客企业服务2 小时前
2025年AI面试推荐榜单,数字化招聘转型优选
人工智能·python·算法·面试·职场和发展·金融·求职招聘
视觉语言导航3 小时前
RAL-2025 | 清华大学数字孪生驱动的机器人视觉导航!VR-Robo:面向视觉机器人导航与运动的现实-模拟-现实框架
人工智能·深度学习·机器人·具身智能
**梯度已爆炸**3 小时前
自然语言处理入门
人工智能·自然语言处理