資料預處理系列：（五）分類變數處理

阿新 • • 發佈：2019-02-13

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資料預處理系列：（五）分類變數處理

DesignMatrix with shape (150, 3) C(species)[0] C(species)[1] C(species)[2] 1 0 0 1

資料預處理系列：（十）用因子分析降維

因子分析（factor analysis）是另一種降維方法。與PCA不同的是，因子分析有假設而PCA沒有假設。因子分析的基本假設是有一些隱藏特徵與資料集的特徵相關。這個主題將濃縮（boil down）樣本資料集的顯性特徵，嘗試像理解因變數一樣地理解自變數之間的隱藏特徵。

JVM調優系列：（五）JVM常用調試參數和工具

框架 break 統計進程 -i 內存文件的 /etc/ action 轉自：http://blog.csdn.net/opensure/article/details/46715769 JVM常用調試參數: –verbose:gc在虛擬機發生內存

Spring Boot乾貨系列：（五）開發Web應用之JSP篇

前言上一篇介紹了Spring Boot中使用Thymeleaf模板引擎，今天來介紹一下如何使用SpringBoot官方不推薦的jsp,雖然難度有點大，但是玩起來還是蠻有意思的。正文先來看看整體的框架結構，跟前面介紹

PWA(Progressive Web App)入門系列：（五）Web Worker

前言在說Service Worker前有必要說一下Web Worker，因為Service Worker本身就屬於Web Worker的延伸，大部分功能也是基於Web Worker進行的擴充套件。背景眾所周知，JavaScript引擎是以單執行緒排程的方式進行，我們無法

機器學習系列：（五）決策樹——非線性迴歸與分類

和猜猜看一樣，決策樹也是通過對解釋變數序列的逐條測試獲取響應變數結果的。那麼，哪個解釋變數應該先測試？直覺觀察會發現，解釋變數集合包含所有貓或者所有狗的測試，比既包含貓又包含狗的解釋變數集合的測試要好。如果子整合員種類不同，我們還是不能確定種類。我們還需要避免建立那種測試，把單獨的一隻貓或一條狗分離出

JVM調優系列：（五）JVM常用除錯引數和工具

JVM常用除錯引數:–verbose:gc在虛擬機發生記憶體回收時在輸出裝置顯示資訊-Xloggc:filename把GC相關日誌資訊記錄到檔案以便分析-XX:-HeapDumpOnOutOfMemoryError當首次遭遇OOM時匯出此時堆中相關資訊-XX:OnError=

【影象處理】OpenCV+Python影象處理入門教程（五）閾值處理

這篇隨筆介紹使用OpenCV進行影象處理的第五章閾值處理。 5 閾值處理閾值是指畫素到達某臨界值。閾值處理表示畫素到達某臨界值後，對該畫素點進行操作和處理。例如：設定一幅影象素閾值為200，則圖片中所有大於200的畫素點設定為2

資料預處理系列：（十二）用截斷奇異值分解降維

博主簡介：風雪夜歸子（英文名: Allen），機器學習演算法攻城獅，喜愛鑽研Machine Learning的黑科技，對Deep Learning和Artificial Intellige

pandas系列學習（五）：資料連線

作者：chen_h 微訊號 & QQ：862251340 微信公眾號：coderpai 利用 Python 處理任何實際的資料時，你就需要將 pandas DataFrame 合併或者連結在一起來分析資料集，但是這個過程還是非常花費時間的，

回顧2017系列篇（五）：人工智能給UI/UX設計帶來的影響

如今，我們正處於設計新紀年的轉折點上，用機器人和人工智能方面的專家說法表達即“The end is near（終點近了）”。但這並不意味著世界末日，但未來機器人將毫無疑問地接管一部分目前被人類占領的工作。正如未來學家Thomas Frey在TED Talks演講中所預測，到2030年將會消失20億個工作

【Android 進階】仿抖音系列之視訊預覽和錄製（五）

大家好，又見面了。在前幾篇中，我們通過2種方式實現了仿抖音的翻頁切換視訊，仿抖音列表播放視訊功能，這一篇，我們來說說視訊的錄製。【Android 進階】仿抖音系列之翻頁上下滑切換視訊（一）【Android 進階】仿抖音系列之列表播放視訊（二）【Android

跳躍NLP曲線：自然語言處理研究綜述（五）（翻譯）

6. 展望語義曲線敘事理解和生成是推理，決策和“意識形成”的核心。除了作為人與人交流的關鍵部分之外，敘事也是構建現實和進行規劃的手段。解讀人類大腦如何生成和處理敘事可能最終導致我們真正理解和解釋人類的智慧和意識。計算機建模是研究敘事理解的有效方法。在知識表達

Spring Boot乾貨系列：（六）靜態資源和攔截器處理

正文前面章節我們也有簡單介紹過SpringBoot中對靜態資源的預設支援，今天詳細的來介紹下預設的支援，以及自定義擴充套件如何實現。預設資源對映 Spring Boot 預設為我們提供了靜態資源處理，使用 WebMvcAutoConfiguration 中

TensorFlow系列專題（五）：BP演算法原理

一．反向傳播演算法簡介二．前饋計算的過程第一層隱藏層的計算第二層隱藏層的計算輸出層的計算三．反向傳播的計算計算偏導數四．參考文獻一．反向傳播演算法反向傳播演算法[1]（Backpropagation Algorit

Java NIO系列教程（五）通道之間的資料傳輸

作者：Jakob Jenkov 譯者：郭蕾校對：周泰在Java NIO中，如果兩個通道中有一個是FileChannel，那你可以直接將資料從一個channel（譯者注：channel中文常譯作通道）傳輸到另外一個channel。 transferFrom() FileChan

javascript資料結構與演算法筆記（五）：連結串列

javascript資料結構與演算法筆記（五）：連結串列一：簡介二：ES6版LinkedList類一：簡介連結串列儲存有序的元素集合，但不同於陣列，連結串列中的元素在記憶體中並不是連續放置的。每個元素由一個儲

機器學習系列：（三）特徵提取與處理

第一個SURF描述符： [ 1.15299134e+02 2.56185453e+02 3.51230841e+00 3.32786485e+02 1.00000000e+00 1.75644866e+00 -2.94268692e-03 3.30736379e-03 2

斯坦福機器學習：網易公開課系列筆記（五）——高斯判別分析、樸素貝葉斯

高斯判別分析(Gaussian discriminant analysis) 判別模型和生成模型前面我們介紹了Logistic迴歸，通過學習hΘ(x)來對資料的分類進行預測：給定一個特徵向量x→輸出分類y∈{0,1}。這類通過直接

《視訊直播技術詳解》系列：（5）處理

原文來自七牛雲，感謝原作者。本片我們將介紹處理部分。網際網路直播中，常見視訊處理功能如美顏、視訊水印、濾鏡、連麥等。視訊或者音訊完成採集之後得到原始資料，為了增強一些現場效果或者加上一些

資料預處理系列：（五）分類變數處理

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