机器学习：盘点最常见的7种数据预处理方法和原理

​ 其特点是： 算法过程简单直观； 新数据加入可能导致最值变化，需要重新定义； 对奇异值(Outlier)非常敏感，因为其直接影响最值。故最值归一化只适用于数据在一个范围内分布而不会出现Outlier的情况，如人的身高数据、考试成绩数据等 图源网络 侵删 1.2 Z-Score规范化

大数据中的数据预处理：脏数据不清，算法徒劳！

数据转换：数据标准化、归一化、类别编码等。 数据集成：多源数据的整合，避免数据冲突。 数据规约：降维、特征选择、数据采样，减少数据冗余。 数据增强：生成合成数据，解决数据不平衡问题。 二、数据清洗：不干不净，模型报病！ 1. 处理缺失值 数据缺失是大数据处理中最常见的问题，比如

深度学习模型在油田数据挖掘中的应用

深度学习模型在油田数据挖掘中的应用 在油田勘探和开发过程中，数据的分析和挖掘起着关键的作用。随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在油田数据挖掘中的应用正变得越来越重要。本文将介绍深度学习模型在油田数据挖掘中的应用，并展示一个相关的应用案例。 1. 深度学习模型简介 深度学

深度学习方法解析地震数据中的隐含结构

深度学习方法通过构建多层神经网络模型，可以自动地学习地震数据中的特征和模式。这种端到端的学习方法能够从大规模的地震数据中提取出隐含结构，极大地减轻了传统手动解读的工作量。 在地震数据分析中，深度学习方法可以应用于以下几个方面： 2.1 数据预处理 深度学习方法可以用于地震数据的预处理，包括去噪、数据归一化和特征提

机器学习和数据挖掘

机器学习和数据挖掘通常使用相同的方法，有很大的重叠度，但是机器学习侧重于预测，基于从训练数据中学习到已知的属性，而数据挖掘技术专注于发现(以前)未知的数据中的属性(这是数据库中知识发现的分析步骤)。数据挖掘使用许多机器学习方法，但目标不同；另一方面，机器学习也使用数据挖掘方法作为

数据模式怎么学习

怎么学习设计模式

【腾科教育】数据预处理之缺失值处理方法

因此在数据表里显示为空值。Ø 系统实时性能要求较高。Ø 历史局限性导致数据收集不完整。2. 数据缺失影响机器学习里有一句名言：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法的应用只是逼近这个上限。因此高质量的数据对建立好的数据模型有着至关重要的作用。数据集中缺少部分数据可以降低模

学习笔记-如何提升深度学习性能？

以下个人做的笔记，来源于DataCastle数据城堡作者DC君的竞赛经验。性能提升的力度按下方技术方案的顺序从上到下依次递减：1. 从数据上提升性能   a. 收集更多的数据 b. 产生更多的数据 c. 对数据做缩放 d. 对数据做变换 e. 特征选择 f. 重新定义问题2. 从算法上提升性能 

深度学习之无监督学习算法

特征还是目标。通俗地说，无监督学习是指从不需要人为注释样本的分布中抽取信息的大多数尝试。该术语通常与密度估计相关，学习从分布中采样，学习从分布中去噪，需要数据分布的流形，或是将数据中相关的样本聚类。        一个经典的无监督学习任务是找到数据的 “最佳”表示。“最佳”可以是

【转载】传统机器学习与深度学习

《深度学习应用开发》学习笔记－04

在1904年的时候，生物学家了解了神经元的结构然后在1945年的时候发明了神经元模型。那么这个神经元的模型真的可以模拟生物的神经功能吗，个人觉得有点奇妙，不过动物植物本来都是很奇妙的存在。所谓的全连接层，就是说某层的一个节点，和他上一层的所有节点都有连接。就像连接的边长不同，每条

机器学习和深度学习的区别是什么？

深度学习是机器学习算法的子类，其特殊性是有更高的复杂度。因此，深度学习属于机器学习，但它们绝对不是相反的概念。我们将浅层学习称为不是深层的那些机器学习技术。让我们开始将它们放到我们的世界中：这种高度复杂性基于什么？在实践中，深度学习由神经网络中的多个隐藏层组成。我们在《从神经元到

啥是AI、机器学习与深度学习？

提出“深度学习”概念的Hinton教授加入了google，而Alpha go也是google家的。在一个新兴的行业，领军人才是多么的重要啊！  总结：人工智能是一个很老的概念，机器学习是人工智能的一个子集，深度学习又是机器学习的一个子集。机器学习与深度学习都是需要大量数据来“喂”

深度学习深陷困境！

机。然而，当风险较高时，比如在放射学或无人驾驶汽车领域，我们对待深度学习的态度就要更加谨慎。如果一个小小的错误就能夺去一条生命，那么深度学习还不够优秀，不足以应用。在遇到与训练数据差异非常大的“异常值”时，深度学习系统表现出的问题尤为明显。例如，不久前，一辆特斯拉在所谓的全自动驾

《DataWorks 深度洞察：量子机器学习重塑深度学习架构，决胜复杂数据战场》

传统深度学习模型在DataWorks中的应用逐渐力不从心，亟待一场革命性的变革。量子机器学习理论，作为量子力学与机器学习深度融合的前沿领域，为DataWorks中深度学习架构的革新带来了曙光，有望重塑大数据处理格局。 DataWorks的应用场景丰富多样，从电商平台的用户行为分

深度学习的应用

很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。 国内方面，阿里巴巴、科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。自然语言处

深度学习的应用

很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。国内方面，阿里巴巴、科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。  自然语