Публикации по теме 'normalization'
«Масштабирование функций: раскрытие возможностей нормализации — Часть 2»
В первой части блога я углубился в мир «Разработки функций», исследуя его различные методы и сосредоточив внимание на важности «Стандартизации» как метода масштабирования функций. Теперь в этом блоге я рад представить еще одну жизненно важную технику масштабирования функций: «Нормализация».
Вот ссылка на часть I-
‹a href=" https://example.com/feature-engineering-blog ' target=»_blank»›Понимание разработки функций‹/a›
Темы, которые будут освещены в этом блоге:-
Нормализация..
Нормализация против стандартизации
Узнать разницу между обоими и понять, когда их использовать?
Масштабирование функций
Необработанные данные могут содержать различные атрибуты, которые не находятся в одном масштабе. Например, различные количества, такие как доллары, килограммы и объем продаж. Многие методы машинного обучения более эффективны, если атрибуты данных имеют одинаковый масштаб. Двумя популярными методами масштабирования объектов являются нормализация и стандартизация . Масштабирование признаков —..
Правильная нормализация строк для целей сравнения
TL;DR
В Java выполните:
String normalizedString = Normalizer.normalize(originalString,Normalizer.Form.NFKD)
.replaceAll("[^\\p{ASCII}]", "").toLowerCase().replaceAll("\\s{2,}", " ").trim();
В настоящее время большинство строк имеют кодировку Unicode, и мы можем работать со многими различными родными символами с диакритическими знаками/ударениями (например, ö , é , À ) или лигатурами (например, æ или ʥ ). Символы могут храниться в UTF-8 (например), а связанные с ними глифы..
Масштабирование функций: - Нормализация, стандартизация и масштабирование!
Когда ваши данные состоят из атрибутов с разным масштабом, многие алгоритмы машинного обучения могут выиграть от изменения масштаба атрибутов, чтобы все они имели одинаковый масштаб. Часто это называется нормализацией, и атрибуты часто масштабируются в диапазоне от 0 до 1.
Это метод стандартизации независимых переменных, представленных в фиксированном диапазоне, чтобы привести все значения к одинаковым величинам. Обычно выполняется на этапе предварительной обработки данных, а также..
Серия Feature Engineering: Использование частей речи в обработке естественного языка с помощью Python |…
ЧАСТЬ 1. ПРЕДЫСТОРИЯ И ОСНОВЫ
Использование частей речи в обработке естественного языка для автоматического создания функций из необработанного текста
В мире машинного обучения мы в какой-то момент изо всех сил пытались найти правильные функции для наших моделей машинного обучения. Особенно, когда речь идет о необработанном и неструктурированном текстовом вводе или источниках данных. Клиенты предоставили нам документы в качестве потенциальных наборов данных, оставив нас в..
Как предотвратить утечку данных?
Утечка данных в машинном обучении — это очень плохо, поэтому, прежде чем разбираться, как предотвратить, давайте посмотрим, почему это происходит.
Предварительная обработка данных — это первый и решающий шаг в машинном обучении. Это следующие этапы:
Сбор данных. Выявление недостающих данных и обработка их. Кодирование категорийных данных, если они есть. Разделение данных на наборы данных для обучения и тестирования. Масштабирование функций.
Поэтому масштабирование функций..
Классификация цветов ириса с использованием KNN
Классификация цветов ириса с использованием KNN
Классификация - важная часть машинного обучения. Этот проект машинного обучения классифицирует виды цветка ириса. Их классифицируют по длине и ширине чашелистиков и лепестков.
Я использовал Jupyter Notebooks для этого проекта.
Шаг 1. Загрузка набора данных
Импорт библиотеки Pandas для импорта файла CSV с помощью read_csv и создание DataFrame с именем iris .
Продукт: Таблица, полная подробностей о цветке ириса.
Шаг 2:..
