經典的文字資料預處理流程

首先對文字進行分詞，因為可以直接用NLTK的分詞器，中文的可以用結巴分詞在英文中，往往還需要對單詞進行詞幹提取和詞形歸一化。在詞形歸一的過程中如果結合POS Tag可以更好的進行詞形歸一。去除

　　將開頭和結尾的一些資訊去掉，使得開頭如下：　　One morning, when Gregor Samsa woke from troubled dreams, he found himself transformed in his bed into a horrib

前言原文連結：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6756534.h

參考文獻： 1.sklearn文件 2.部落格 1.標準化（也稱去均值和方差按比例縮放） (1)原因：資料集的標準化對scikit-learn中實現的大多數機器學習演算法來說是常見的要求。如果個別特徵或多或少看起來不是很像標準正態分佈(具有零均值和單位方差)，那麼它們的表現

此流程是一種簡單的寫法，在其他具體問題分析時，需有自己的分析方法，具體情況具體分析。檢視train_data與test_data 的個特徵列的直方圖分佈情況，去掉分佈特差的特徵（分佈特別不一致的那種）。 # 標準化後資料視覺化 for col in data_minmax.

書接上文，考慮4個核心功能的實現，先考慮：資料預處理和按緯度統計。 1、資料預處理 1.1、基本原則首先，考慮資料的格式。業務資料是儲存在關係型資料庫中的。資料分析的部分，我們將使用Weka，雖然Weka習慣ARFF格式，為了實現資料分析和提取的

最近半年一直忙於專案，部落格也很少更新咯。有幾個專案做了不少JS相關的工作，基本都可以利用現成的開源方案，諸如angularJs、requireJs、bootstrap、knockoutJs、TypeScript、Jquery等等；之後也有專案是無UI的，純後端

摘要：大資料技術與我們日常生活越來越緊密，要做大資料，首要解決資料問題。原始資料存在大量不完整、不一致、有異常的資料，嚴重影響到資料建模的執行效率，甚至可能導致模型結果的偏差，因此要資料預處。資料預處理主要是將原始資料經過文字抽取、資料清理、資料整合、資料處理、資料變換、資料降維等處理後，不

假設我們現在有一個文字的多標籤的分類任務。其資料集的格式為w9410 w305 w1893 w307 w3259 w4480 w1718 w5700 w18973 w346 w11 w855 w1038 w12475 w146978 w11 w1076 w25 w7512 w

在很多機器學習任務中，特徵並不總是連續值，而有可能是分類值資料預處理之One-Hot 0.說在前面 1.什麼是One_Hot? 2.One

今天開始試著去做kaggle上的入門競賽House Prices，因為資料集有81列，即81個特徵，一列一列處理資料很頭疼，於是想自己寫幾個方法先寫了一個簡單的，可以自動把字串型別的特徵按數字順序編碼，如果資料中含有NAN或空元素就填入0，方便之後的處理寫出來之後發現執行效率很低，處理一