Tegishli nashrlar 'data-preprocessing'


Quvvat transformatori
Standart yoki MinMax shkalasi ishlamay qolganda kuchli egrilikni tuzatish usuli. Salom, bugun biz Power Transformator deb nomlangan yana bir qiziqarli mavzuni ko'rib chiqamiz. Biz odatda o'ta egri ma'lumotlarga duch kelamiz va ularni tuzatish deyarli mumkin emas va ko'plab chiziqli modellar chiziqli modellashtirish taxminlari tufayli ularni normal taqsimlash uchun raqamli xususiyatlarni biroz o'zgartirishni talab qiladi. StandardSCaler va MinMaxSclaer ko'pgina tarqatishlar uchun..
Mashinani o'rganish modelida ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash
Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash - bu xom ma'lumotlar tushunarli formatdagi ma'lumotlarga aylantiriladi. Xom ma'lumotlarda etishmayotgan ma'lumotlar, shovqinli ma'lumotlar va ko'plab xatolar mavjud. Barcha muammolar ma'lumotlarni qayta ishlash usullaridan foydalangan holda hal qilinadi. Butun ma'lumotlar to'plami poezd va test to'plamiga bo'lingan. Ushbu poyezdlar to‘plami mashinani o‘rganish modellarini o‘rgatish uchun ishlatiladi...
Renderda joylashtirish bilan Mashinani o'rganish modelidan foydalangan holda spam SMSni aniqlash
Mashinani o'rganish algoritmlari yordamida bir necha soniya ichida spam-sMSni aniqlang Ushbu blogda biz mashinani o'rganish algoritmlari yordamida spam SMSni aniqlash ni qanday qilish haqida gaplashamiz. U ham foydalanuvchilar, ham xizmat ko'rsatuvchi provayderlarga katta vaqt va moliyaviy resurslarni tejashga yordam beradi. Hindistondagi mobil telefon foydalanuvchisi o'rtacha hisobda har kuni o'z pochta qutisiga 4 dan 5 gacha spam SMS-xabarlarni oladi. Har birimiz har kuni bir..
Ma'lumotlarni qayta ishlash modullari
Turli foydalanuvchilar tomonidan qayta ishlatilishi mumkin bo'lgan oldindan ishlov berish modullarini yaratish har doim foydalidir. Ma'lumotlar tahlili loyihalarini amalga oshirishda ilovalarga asoslangan ma'lumotlarga ko'plab oldindan ishlov berish mavjud. Modullar kutubxonasini yaratish uchun kamroq harakat talab etiladi, shuning uchun biz uni har doim keyingi loyihalarimizda qayta ishlatishimiz mumkin. Qadamlar: 1.Python kodini turli oldindan ishlov berish modullari bilan ishlab..
Ma'lumotlar fanini sirlilashtirish: 1-qism
Kirish Ma'lumotlar fani - bu butun dunyo bo'ylab sanoatni inqilob qilgan dinamik va keng sohadir. Ushbu maqolada biz uning asosiy tushunchalari va asosiy jarayoni haqida umumiy ma'lumot berib, ma'lumotlar fanining ma'lumotlarini yo'q qilish uchun sayohatga chiqamiz. Asosiy tushunchalar va jarayonlarni tushunish orqali biz ushbu transformatsion intizomning mohiyatini tushunishimiz mumkin. Keling, suvga tushaylik! Hammasi Ma'lumotlardan boshlanadi Ma'lumotlar fanining markazida..
Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash:
Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash Data Science loyihasining hayot aylanishining asosiy jihatlaridan biridir. Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash keng yo'nalish bo'lib, o'zaro bog'liq bo'lgan bir nechta turli strategiya va texnikalardan iborat. Men o'z loyihalarimda duch kelgan eng muhimlaridan ba'zilarini yozib olaman. 1. Birlashtirish 2. Namuna olish 3. Hajmining qisqarishi 4. Xususiyatlar yaratish 5. Diskretizatsiya va Binarizatsiya 6. O'zgaruvchan transformatsiya..
Ma'lumotni normallashtirish: tahlilingizni (Python) nima uchun, qachon va qanday bajarish kerak?
Ma'lumotlarni normallashtirish ma'lumotlarni tahlil qilish va mashinani o'rganishda muhim qadamdir. Bunga erishishning turli usullari mavjud, shu jumladan ikkita mashhur normalizatsiya texnikasi: Min-Maks masshtablash ( MinMaxScaler ): ma'lumotni ma'lum diapazonga o'zgartiradi, odatda 0 dan 1 gacha. Standart masshtablash ( StandardScaler ): maʼlumotlarni oʻrtacha 0 va birlik dispersiyasiga aylantirib, uni 0 atrofida markazlashgan va standart ogʻish 1 ga teng qiladi...