連續(xù)多行數(shù)據(jù)缺失值精品文章

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  對pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的實(shí)例講解

  ...65666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495969798 查看連續(xù)數(shù)值屬性基本統(tǒng)計(jì)情況 print train_df.describe() 查看object屬性數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況 print train_df.describe(include=[O]) 統(tǒng)計(jì)Title單列各個(gè)元素對應(yīng)的個(gè)數(shù) print train_df...

  psychola 2019-07-31 10:09 評論0 收藏0
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  Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)入門實(shí)戰(zhàn)

  ...甜的。這樣就實(shí)現(xiàn)了水果品質(zhì)的自動(dòng)篩選。2、回歸：對連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測、趨勢預(yù)測等除了分類之外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)還有一個(gè)非常經(jīng)典的場景——回歸。在前文提到的分類的場景，其類別的數(shù)量都有一定的限...

  ephererid 2019-07-30 16:14 評論0 收藏0
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  Python數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)入門實(shí)戰(zhàn)

  ...甜的。這樣就實(shí)現(xiàn)了水果品質(zhì)的自動(dòng)篩選。 2、回歸：對連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測、趨勢預(yù)測等 除了分類之外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)還有一個(gè)非常經(jīng)典的場景——回歸。在前文提到的分類的場景，其類別的數(shù)量都有一定的限...

  孫吉亮 2019-07-30 16:14 評論0 收藏0
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  【Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)】: 數(shù)據(jù)缺失值處理

  ...于回歸的方法有很多，這里就不詳細(xì)介紹了。 缺失值是連續(xù)的，即定量的類型，才可以使用回歸來預(yù)測。 極大似然估計(jì)（Maximum likelyhood）： 在缺失類型為隨機(jī)缺失的條件下，假設(shè)模型對于完整的樣本是正確的，那么通過觀測...

  hizengzeng 2019-07-30 17:14 評論0 收藏0
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  Kaggle 比賽: 德國信用卡違約數(shù)據(jù)分析

  ...據(jù)處理流程，主要是處理了一下缺失值，然后根據(jù)特征按連續(xù)型和離散型進(jìn)行分別處理，使用了 sklearn 里面的 LogisticRegression 包，下面的代碼都有很詳細(xì)的注釋。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as plt import seaborn as sns ...

  zombieda 2019-07-31 10:54 評論0 收藏0
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  數(shù)據(jù)科學(xué)

  ...單位數(shù)計(jì)數(shù)，可由一般計(jì)算方法取得。例如：班級(jí)人數(shù) 連續(xù)數(shù)據(jù)一定區(qū)間內(nèi)可以任意取值的數(shù)據(jù)，其數(shù)值是連續(xù)不斷的，相鄰兩個(gè)數(shù)值可以取無限個(gè)數(shù)值。其數(shù)值只能用測量或計(jì)量的方法取得。 例如：零件規(guī)格尺寸 數(shù)據(jù)來源 ...

  anquan 2019-07-30 17:52 評論0 收藏0
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  第四范式：用最小可用產(chǎn)品（MVP）快速驗(yàn)證AI價(jià)值

  ...或者把缺失本身也作為一個(gè)特征。其次，數(shù)據(jù)有離散的、連續(xù)的，比如預(yù)測一個(gè)游戲玩家是不是高價(jià)值用戶，那么數(shù)據(jù)可能有這個(gè)玩家已經(jīng)消費(fèi)的鉆石、金幣數(shù)量，可能有這個(gè)玩家的職業(yè)，甚至是玩家手機(jī)型號(hào)，這就要求數(shù)據(jù)處...

  haitiancoder 2019-06-26 18:16 評論0 收藏0