输出结果为:(Age和Salary两个字段的缺失数据就处理完毕了,也可以尝试选择不同的处理对象和处理方式) 二、数据标准化 2.1 标准化的定义 标准化的定义:又被称为均值移除(mean removal),对不同样本的同一特征值进行处理,最终均值为0,标准差为1,采用此种方式我们只需要使用如下公式即可。 数据均值 数据标准差 2.2 ...
在tokens中,我们可以看到每个词以及标点都被分开了,空格也被编码成了下划线,而且句子的最后都会加上一个''作为结尾,'attention_mask'指的是被mask的情况,padding的部分会被置为0否则为1。 为了方便batch处理, 我们可以直接输入一个列表,列表中有若干句子,由于不同句子的长度不一样,我们需要去规定是否padding,最大...
无论样本预处理为均值为0还是0-1之间，顶多影响第一层的收敛速度，所以差距不大。样本的方差更无所谓...
1 第一步:将数据封装成batch 2 第二步:padding成固定长度的batch 3 第三步:attention mask 4 第四步:截断超长序列 5 封装前面四步 5.1 第一步:tokenizer 5.1.1 tokenizer 的用法一 5.1.2 tokenizer 的用法二 5.1.3 tokenizer 的用法三 5.2 第二步:padding 5.2.1 padding的3种策略 5.2.2 根据框架指定返...
百度试题 题目对数据集的预处理中,常用的数据变换方法有0-1标准化和z-score标准化。使用z-score标准化时 ,若收据集中年收入属性的均值为65,标准差为12,则年收入59万元标准化后为( )。A.-0.2B.0.5C.0.3D.-0.5相关知识点: 试题来源: 解析 D
为什么要进行数据预处理,让平均值为0标准差为1 (课程里的原话:每个维度的量纲不一样,方便方差的分析以及转换所以要进行变换) 没听懂慕仰0598102 2021-09-17 10:18:59 源自:5-4 主成分分析 447 分享 收起 1回答 flare_zhao 2021-09-17 11:35:26 思考问题: 输入数据X有2个特征,特征A的数值范围是0-...
处理缺失数据,常见的方法包括删除缺失值、填充缺失值(均值、中位数、众数、插值等)、使用模型预测缺失值等。 异常值处理 识别和处理异常值,常见的方法包括删除异常值、替换异常值、将异常值视为缺失值等。 数据去重 去除重复数据,确保数据的唯一性。 二
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、
首先,数据清洗是数据预处理的第一步。在数据采集和存储的过程中,数据往往会受到各种干扰和噪声的影响,比如缺失值、异常值、重复值等。因此,数据清洗是必不可少的。对于缺失值,可以选择删除缺失值、用均值或中位数填充、使用插值法填充等方法进行处理。对于异常值,可以采用删除异常值、平滑处理、离散化处理等方法。对...
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