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机器学习数据预处理详解:标准化、填充缺失值及编码离散特征
文章目录 示例数据集训练数据 (`train_data`)测试数据 (`test_data`) 步骤解析1. 合并所有特征以进行预处理2. 标准化数值特征3. 填充缺失值为04. 处理离散数值特征5. 确保所有特征都是数值类型 在机器学习建模过程中,数据预处理是至关重要的一步。本文将通过具体示例,详细解释数据预处理的关键步骤,包括标准化数值特征、填充缺失值以及编码离散特征
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AOP动态修改注解值及异步子线程请求头丢失问题
1、动态注入参数:通过AOP注解占位符,匹配目标方法参数,可用于日志记录等场景 AOP 注解动态注入参数 - 简书 2、spel表达式匹配目标方法的参数进行动态入参 自定义注解动态入参绑定_注解参数值动态注入-CSDN博客 3、Java没有提供直接设置线程的上下文的对象 4、多线程之--主线程结束,子线程无法获取主线程请求头信息 解决方案(实现ttl这个方式存当前请求的信息,然后去拿)
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能使曲线变平滑的一维滤波器_菜鸟进阶系列·MATLAB数学建模·数据预处理(一)剔除异常值及平滑处理...
2021.1.14,时间一点一点地流逝,数学建模进度条发展状况不容乐观,冲冲冲! 最重点的事情在本篇的最后,你也可以直接看末尾——medfilt优先级最高 数据预处理,顾名思义,预处理操作有很多,总的来说,它的一个形象的起搏就是“胃肠前端的咀嚼”,较为复杂的预处理和正式处理的界限会模糊——对于消化系统,胃其实也算肠的预处理前端,但它比咀嚼要复杂的多。 我们在咀嚼时,会把硌牙的异物吐出来已免其进入
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分享 | 顶刊高质量论文插图配色(含RGB值及16进制HEX码)(第一期)
我在很早之前出过一期高质量论文绘图配色,但当时觉得搜集太麻烦于是就没继续做,后来用MATLAB爬了上万张顶刊绘图,于是又想起来做这么一个系列,拿了一个多小时写了个提取论文图片颜色并得出RGB值和16进制码并标注在原图的代码,做了几张图,在这里分享一下来自《PNAS》,《Nature》,《Science》高质量绘图及其配色: image 1 image 2 image 3
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ATTACH、服务请求值及错误码介绍
#**1、ATTACH附着相关取值 ##1)ATTACH REQUEST消息中“EPS attach type” 8 7 6 5 4 3 2 1 EPS attach type IEI 0 Spare EPS attach type value octet 1 EPS attach type value (octet 1) Bits 3 2 1 0 0 1 1:EPS attach 0 1
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网易2018校招(秋招)算法编程题之一-求经过K次操作的不稳定值及操作过程
题目描述: 用一些立方体堆成一些塔 定义:不稳定值为这些塔中最高的塔和最低的塔的高度差 为了让这些塔尽量稳定,进行如下操作:每次从某座塔上取下一块立方体,并放到另一座塔上 注意:不能放到原塔上 输入描述: 第一行两个数n,k(1<=n<=100, 1<=k<=1000)表示塔的数量以及最多操作次数 第二行n个数,ai(1<=ai<=10^4)表示第i座塔的初始高度 输出
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BNC(BKG NTRIP Client)Version 2.12.13接收RTCM3格式的GNSS观测值及解码部分源码解读
BNC 2.12.13接收RTCM3格式的GNSS观测值及解码部分源码解读 数据接收及解码前言流程图 数据接收及解码 前言 系统/软件版本备注系统Ubuntu 18.04.4 LTSQTqt-everywhere-opensource-src-4.8.7QT Creatorqt-creator-opensource-linux-x86_64-4.1.0- -nw --xxx
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