Tự học ML | Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn

Bài viết Tự học ML | Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn thuộc chủ đề về Tâm Linh thời gian này đang được rất nhiều bạn quan tâm đúng không nào !! Hôm nay, Hãy cùng Buyer tìm hiểu Tự học ML | Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn trong bài viết hôm nay nhé ! Các bạn đang xem chủ đề về : Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn”

Đánh giá về Tự học ML | Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn


Xem nhanh
Bài 2 sẽ bàn luận đến một số vấn đề cơ bản của Tiền xử lý dữ liệu. Đây là một giai đoạn cần thiết.

======
Chuỗi bài giảng này được ghi lại một phần từ khoá học Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu (Introduction to Machine Learning u0026 Data Mining), do thầy Thân Quang Khoát giảng dạy cho Chương trình tài năng tại Viện CNTTu0026TT, ĐH Bách Khoa Hà Nội.

Bài giảng cung cấp những khái niệm từ căn bản đến chuyên sâu, phù hợp với những người muốn tìm hiểu lĩnh vực này một cách bài bản mà chưa có nhiều kiến thức. Các tài liệu bài giảng và mã nguồn thực hành có thể lấy ở đây: http://users.soict.hust.edu.vn/khoattq/ml-dm-course/

Chúc các bạn tìm được nhiều lợi ích từ chuỗi bài giảng này.

#HọcMáy #MachineLearning #Preprocessing

Bài này cafedev chia sẽ cho ace kiến ​​thức về TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU trước khi dùng dữ liệu cho ML để nó học. Chúng ta hãy tham khảo bài viết sau đây.

• Tiền xử lý nói đến các phép biến đổi được áp dụng cho dữ liệu của chúng ta trước khi đưa nó vào thuật toán.

• Tiền xử lý dữ liệu là một kỹ thuật được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thô thành một công cụ xóa dữ liệu. Nói cách khác, bất cứ khi nào dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau, nó được thu thập ở dữ liệu định dạng không thể thi cho công việc phân tích.

Mất căn bản tiếng Anh là gì? Từ Basic còn mang các nghĩa khác? 2

Nội dung chính

1. Cần tiền xử lý dữ liệu

• Để đạt được kết quả tốt hơn từ mô hình được áp dụng trong các dự án ML , định dạng của dữ liệu phải theo cách phù hợp. một vài mô hình ML được chỉ định cần thông tin ở định dạng được chỉ định, ví dụ: thuật toán Rừng ngẫu nhiên không hỗ trợ giá trị null, Vì vậy, để thực thi thuật toán rừng ngẫu nhiên, tổng giá trị rỗng phải được quản lý từ tập dữ liệu thô ban đầu.

Mọi Người Xem :   Bảng kính cường lực - Mua bảng kính ở đâu Hà Nội?

• Một khía cạnh khác là tập dữ liệu nên được định dạng theo cách mà thường xuyên hơn một thuật toán ML và Học sâu được thực thi trong một tập dữ liệu và hấp dẫn nhất trong số chúng được chọn.

Bài viết này bao gồm 3 kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu khác nhau cho ML:

Bộ dữ liệu về bệnh tiểu đường ở Ấn Độ Pima được sử dụng trong từng kỹ thuật.

Đây là một bài toán phân loại nhị phân trong đó tất cả các thuộc tính đều là số và có các tỷ lệ khác nhéu.

Đây là một ví dụ tuyệt vời về tập dữ liệu có thể được hưởng lợi từ việc xử lý trước.

Bạn có khả năng tìm thấy bộ dữ liệu này trên trang web của Kho lưu trữ Máy học UCI.

Tự học Machine Learning | 2.1. Tiền xử lý dữ liệu | Thân Quang Khoát

Mô tả video

Bài 2 sẽ bàn luận đến một số vấn đề cơ bản của Tiền xử lý dữ liệu. Đây là một giai đoạn cần thiết.nn======nChuỗi bài giảng này được ghi lại một phần từ khoá học Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu (Introduction to Machine Learning u0026 Data Mining), do thầy Thân Quang Khoát giảng dạy cho Chương trình tài năng tại Viện CNTTu0026TT, ĐH Bách Khoa Hà Nội. nnBài giảng cung cấp những khái niệm từ căn bản đến chuyên sâu, phù hợp với những người muốn tìm hiểu lĩnh vực này một cách bài bản mà chưa có nhiều kiến thức. Các tài liệu bài giảng và mã nguồn thực hành có thể lấy ở đây: http://users.soict.hust.edu.vn/khoattq/ml-dm-course/nnChúc các bạn tìm được nhiều lợi ích từ chuỗi bài giảng này. nn#HọcMáy #MachineLearning #Preprocessing

✅ Mọi người cũng xem : quả thầu dầu là quả gì

2. Tuỳ chỉnh lại dữ liệu

• Khi dữ liệu của chúng ta bao gồm các thuộc tính với các tỷ lệ khác nhéu, nhiều thuật toán ML có khả năng hưởng lợi từ việc thay đổi tỷ lệ các thuộc tính để tất cả các thuộc tính có cùng tỷ lệ.

• Điều này hữu ích cho các thuật toán tối ưu hóa được sử dụng trong lõi của các thuật toán ML như gradient descent.

• Nó cũng hữu ích cho các thuật toán có trọng số đầu vào như hồi quy và mạng nơ-ron và các thuật toán sử dụng các phép đo khoảng cách như K-Nearest Neighbors.

• Chúng ta có khả năng bán lại dữ liệu của bạn bằng scikit-learning bằng cách dùng lớp MinMaxScaler.

# ----------------------------------------------------------- #Cafedev.vn - Kênh thông tin IT hàng đầu Việt Nam #@author cafedevn #Contact: [email protected] #Fanpage: https://www.facebook.com/cafedevn #Group: https://www.facebook.com/groups/cafedev.vn/ #Instagram: https://instagram.com/cafedevn #Twitter: https://twitter.com/CafedeVn #Linkedin: https://www.linkedin.com/in/cafe-dev-407054199/ #Pinterest: https://www.pinterest.com/cafedevvn/ #YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCE7zpY_Sliên hệGEgo67pHxqIoA/ # ----------------------------------------------------------- # Python code to Rescale data (between 0 and 1) import pandas import scipy import numpy from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values # separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) rescaledX = scaler.fit_transform(X) # summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 

Sau khi thay đổi ngay tỷ lệ, hãy thấy rằng tất cả các tổng giá trị đều đặn nằm trong khoảng từ 0 đến 1.

Output [[ 0.353 0.744 0.59 0.354 0.0 0.501 0.234 0.483] [ 0.059 0.427 0.541 0.293 0.0 0.396 0.117 0.167] [ 0.471 0.92 0.525 0. 0.0 0.347 0.254 0.183] [ 0.059 0.447 0.541 0.232 0.111 0.419 0.038 0.0 ] [ 0.0 0.688 0.328 0.354 0.199 0.642 0.944 0.2 ]]

Tự học Machine Learning | 2.2. Tiền xử lý dữ liệu | Thân Quang Khoát

Mô tả video
Mọi Người Xem :   Bệnh giun móc: Nguyên nhân, triệu chứng, cách phòng chống

Bài 2 sẽ bàn luận đến một số vấn đề cơ bản của Tiền xử lý dữ liệu. Đây là một giai đoạn mặc dù tẻ nhạt, nhưng cần thiết.nn======nChuỗi bài giảng này được ghi lại một phần từ khoá học Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu (Introduction to Machine Learning u0026 Data Mining), do thầy Thân Quang Khoát giảng dạy cho Chương trình tài năng tại Viện CNTTu0026TT, ĐH Bách Khoa Hà Nội. nnBài giảng cung cấp những khái niệm từ căn bản đến chuyên sâu, phù hợp với những người muốn tìm hiểu lĩnh vực này một cách bài bản mà chưa có nhiều kiến thức. Các tài liệu bài giảng và mã nguồn thực hành có thể lấy ở đây: http://users.soict.hust.edu.vn/khoattq/ml-dm-course/nnChúc các bạn tìm được nhiều lợi ích từ chuỗi bài giảng này. nn#HọcMáy #MachineLearning #Preprocessing

3. Binarize Data (Tạo nhị phân)

• Chúng ta có thể biến đổi dữ liệu của mình bằng cách dùng ngưỡng nhị phân. Tất cả các tổng giá trị trên ngưỡng được đánh dấu 1 và tất cả bằng hoặc thấp hơn được đánh dấu là 0.

• Điều này được gọi là mã hóa dữ liệu của bạn hoặc ngưỡng dữ liệu của bạn. Nó có thể hữu ích khi bạn có xác suất mà bạn muốn tạo ra các giá trị rõ nét. Nó cũng hữu ích khi kỹ thuật tính năng và bạn muốn thêm các tính năng mới cho biết điều gì đó có ý nghĩa.

• Chúng ta có thể tạo các thuộc tính nhị phân mới trong Python bằng cách dùng scikit-learning với lớp Binarizer.

# Python code for binarization from sklearn.preprocessing import Binarizer import pandas import numpy url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values # separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] binarizer = Binarizer(threshold=0.0).fit(X) binaryX = binarizer.transform(X) # summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(binaryX[0:5,:]) 

Chúng ta có khả năng thấy rằng tất cả các giá trị bằng hoặc nhỏ hơn 0 được đánh dấu 0 và tất cả các tổng giá trị trên 0 được đánh dấu 1.

Output [[ 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 0. 0. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.] [ 0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]

Tiền xử lý dữ liệu cơ bản trong Excel

Mô tả video

Tải file thực hành:nhttps://docs.google.com/spreadsheets/d/1Py1zjZlmclC_YB-iYDO6cGtPtLM7jjAW/edit?usp=sharingu0026ouid=111401759294547162157u0026rtpof=trueu0026sd=truennTrong video hướng dẫn bạn tiền xử lý dữ liệu cơ bản trong Excel:nI. SẮP XẾP DỮ LIỆU n- Sắp xếp dữ liệu theo 1 tiêu chí n- Sắp xếp dữ liệu nhiều tiêu chí n- Sắp xếp dữ liệu theo giá trị, màu,… n- Sắp xếp dữ liệu theo yêu cầu đặc thù nII. LỌC DỮ LIỆU n- Lọc dữ liệu theo 1 tiêu chí n- Lọc xếp dữ liệu nhiều tiêu chí nIII. LỌC DỮ LIỆU NÂNG CAO n- Lọc dữ liệu theo 1 tiêu chí n- Lọc xếp dữ liệu nhiều tiêu chí nIV. TÁCH CỘT VĂN BẢN THÀNH NHIỀU CỘT n- Tách ngày tháng n- Tách địa chỉ n- Tách họ và tên nV. ĐIỀN DỮ LIỆU TỰ ĐỘNG n nVI. XÓA DỮ LIỆU BỊ TRÙNG n nVII. THỐNG KÊ MÔ TẢ

Mọi Người Xem :   Từ em trong Tiếng Anh đọc là gì

✅ Mọi người cũng xem : ho lâu ngày là biểu hiện của bệnh gì

3. Chuẩn hóa dữ liệu

• Chuẩn hóa là một kỹ thuật hữu ích để biến đổi các thuộc tính có phân phối Gaussian và các phương thuận tiện khác nhéu và độ lệch chuẩn thành phân phối Gaussian chuẩn với tổng giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1.

• Chúng ta có khả năng chuẩn hóa dữ liệu bằng cách sử dụng scikit-learning với lớp StandardScaler.

# ----------------------------------------------------------- #Cafedev.vn - Kênh thông tin IT hàng đầu Việt Nam #@author cafedevn #Contact: [email protected] #Fanpage: https://www.facebook.com/cafedevn #Group: https://www.facebook.com/groups/cafedev.vn/ #Instagram: https://instagram.com/cafedevn #Twitter: https://twitter.com/CafedeVn #Linkedin: https://www.linkedin.com/in/cafe-dev-407054199/ #Pinterest: https://www.pinterest.com/cafedevvn/ #YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCE7zpY_SLHGEgo67pHxqIoA/ # ----------------------------------------------------------- # Python code to Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values # separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) # summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 

Các giá trị cho mỗi thuộc tính hiện có tổng giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1.

Output [[ 0.64 0.848 0.15 0.907 -0.693 0.204 0.468 1.426] [-0.845 -1.123 -0.161 0.531 -0.693 -0.684 -0.365 -0.191] [ 1.234 1.944 -0.264 -1.288 -0.693 -1.103 0.604 -0.106] [-0.845 -0.998 -0.161 0.155 0.123 -0.494 -0.921 -1.042] [-1.142 0.504 -1.505 0.907 0.766 1.41 5.485 -0.02 ]]

Cài ứng dụng cafedev để dễ dàng cập nhật tin và học lập trình mọi lúc mọi nơi tại đây.

Nguồn và Tài liệu tiếng anh tham khảo:

  • w3school
  • python.org
  • geeksforgeeks

Tài liệu từ cafedev:

Nếu bạn thấy hay và hữu ích, bạn có khả năng tham gia các kênh sau của cafedev để nhận được thường xuyên hơn nữa:

Chào thân ái và quyết thắng!

Đăng ký kênh youtube để ủng hộ Cafedev nhé các bạn, Thanks you!



Các câu hỏi về tiền xử lý dữ liệu là gì


Nếu có bắt kỳ câu hỏi thắc mắt nào vê tiền xử lý dữ liệu là gì hãy cho chúng mình biết nhé, mõi thắt mắt hay góp ý của các bạn sẽ giúp mình cải thiện hơn trong các bài sau nhé <3 Bài viết tiền xử lý dữ liệu là gì ! được mình và team xem xét cũng như tổng hợp từ nhiều nguồn. Nếu thấy bài viết tiền xử lý dữ liệu là gì Cực hay ! Hay thì hãy ủng hộ team Like hoặc share. Nếu thấy bài viết tiền xử lý dữ liệu là gì rât hay ! chưa hay, hoặc cần bổ sung. Bạn góp ý giúp mình nhé!!

Các Hình Ảnh Về tiền xử lý dữ liệu là gì


Các hình ảnh về tiền xử lý dữ liệu là gì đang được chúng mình Cập nhập. Nếu các bạn mong muốn đóng góp, Hãy gửi mail về hộp thư [email protected] Nếu có bất kỳ đóng góp hay liên hệ. Hãy Mail ngay cho tụi mình nhé

Tìm thêm thông tin về tiền xử lý dữ liệu là gì tại WikiPedia

Bạn hãy xem thông tin chi tiết về tiền xử lý dữ liệu là gì từ trang Wikipedia tiếng Việt.◄ Tham Gia Cộng Đồng Tại

???? Nguồn Tin tại: https://buyer.com.vn/

???? Xem Thêm Chủ Đề Liên Quan tại : https://buyer.com.vn/phong-thuy/

Related Posts

41. Bàn Về "Sáu Căn Thanh Tịnh" 3

41. Bàn Về “Sáu Căn Thanh Tịnh”

ContentsĐánh giá về Tự học ML | Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn1. Cần tiền xử lý dữ liệuTự học Machine Learning…
Một số lưu ý khi mua căn hộ OFFICETEL - Tổng Công ty Xây Dựng Hà Nội 4

Một số lưu ý khi mua căn hộ OFFICETEL – Tổng Công ty Xây Dựng Hà Nội

ContentsĐánh giá về Tự học ML | Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn1. Cần tiền xử lý dữ liệuTự học Machine Learning…
Chửi bậy bằng tiếng trung : Top 50 câu nói tục trong khẩu ngữ 5

Chửi bậy bằng tiếng trung : Top 50 câu nói tục trong khẩu ngữ

ContentsĐánh giá về Tự học ML | Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn1. Cần tiền xử lý dữ liệuTự học Machine Learning…
Run vô căn và những điều cần biết 6

Run vô căn và những điều cần biết

ContentsĐánh giá về Tự học ML | Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn1. Cần tiền xử lý dữ liệuTự học Machine Learning…
Ý nghĩa 12 số Căn cước công dân gắn chíp 7

Ý nghĩa 12 số Căn cước công dân gắn chíp

ContentsĐánh giá về Tự học ML | Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn1. Cần tiền xử lý dữ liệuTự học Machine Learning…
Các dấu hiệu của ung thư di căn và phương pháp điều trị 8

Các dấu hiệu của ung thư di căn và phương pháp điều trị

ContentsĐánh giá về Tự học ML | Tiền xử lý dữ liệu cho ML bằng Python » buyer.com.vn1. Cần tiền xử lý dữ liệuTự học Machine Learning…