Advertisement

机器学习入门（1）：数据预处理及数据集和源码的获取

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程为《机器学习入门》系列的第一部分，主要介绍如何进行数据预处理以及如何获取数据集和相关源代码。适合初学者了解基础步骤与工具使用。 机器学习（1）-数据预处理：本篇博客使用的数据集与源码可以在相关平台上下载。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 机器学习入门（1）：数据预处理及数据集和源码的获取
    优质
    本教程为《机器学习入门》系列的第一部分，主要介绍如何进行数据预处理以及如何获取数据集和相关源代码。适合初学者了解基础步骤与工具使用。 机器学习（1）-数据预处理：本篇博客使用的数据集与源码可以在相关平台上下载。
     
  • 葡萄酒数据集的机器学习数据预处理: wine_data
    优质
    简介：本文探讨了使用机器学习技术对葡萄酒数据集（wine_data）进行有效数据预处理的方法，以优化模型性能。通过清洗、转换和规范化数据，确保算法能更准确地识别高质量葡萄酒特征。 对葡萄酒数据集wine_data.csv进行机器学习的数据预处理工作包括标准化和归一化操作。
     
  • NSL-KDD(1).rar_NSLL_KDD预处理_NSLL_KD数据集、预处理和实验_NSLL_KDD数据集_NSLL_KDD_KDD
    优质
    NSL-KDD是KDD杯竞赛的一个改进版本的数据集，主要用于网络安全入侵检测。本资源包含其预处理方法及基于该数据集的实验分析。 我已经使用NSL-KDD数据集完成了预处理、训练部分程序以及测试部分程序的编写，并且所有代码都已调试通过，实现了较为理想的实验效果。
     
  • KDD99入侵检测数据的预处理与分类源码及数据集
    优质
    本资源包含用于KDD99入侵检测竞赛的数据预处理代码和完整数据集，旨在帮助研究人员和学生进行机器学习模型训练与评估。 对于入侵检测的研究需要大量有效的实验数据。这些数据可以通过抓包工具采集，例如Unix下的Tcpdump或Windows下的libpcap，也可以使用专门的软件如Snort来捕捉数据包，并生成连接记录作为数据源。 本段落采用的数据集是KDDCup99网络入侵检测数据集，该数据集用于基于数据挖掘技术的研究。
     
  • 《1. 机器学习预备知识》相关数据集
    优质
    《1. 机器学习预备知识》相关数据集是为初学者设计的一系列基础数据集合，涵盖线性回归、分类算法等核心概念，旨在帮助读者在掌握理论的同时通过实践加深理解。 《1. 机器学习前置知识》配套数据集包括以下文件： 1. IMDB-Movie-Data.csv 2. Sarcasm_Headlines_Dataset.json 3. starbucks_directory.csv 4. stock_day.csv 5. UBER.csv 6. UBER.h5
     
  • KDD99入侵检测数据的预处理与分类源码及数据集.zip
    优质
    本资源包含用于KDD99入侵检测竞赛的数据预处理和分类代码，以及原始数据集，适用于网络安全研究与学习。 本资源主要基于Python实现kdd99入侵检测数据集的预处理，并搭建DNN（深度神经网络）和CNN（卷积神经网络）模型进行分类，适用于初学者学习入侵检测技术。 KDD99数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的九周内的网络连接记录。该数据集被分为已标记的训练部分以及未标注的测试部分。整体而言，它包含500万条记录，并提供了一个10%的训练子集（kddcup.data_10_percent_corrected）和一个测试子集。 资源中包括两个Python脚本：Handle_data.py用于对KDD99数据进行预处理；另外还有两个分类模型的相关代码，分别是基于DNN的入侵检测分类器（Kdd_dnn.py），以及基于CNN的入侵检测分类器（kdd_cnn.py）。此外还提供了一个经过预处理的数据文件“kddcup.data_10_percent_corrected.xls”。
     
  • 【机器学习（6）】数据预处理：包括预处理、标准化与数据纠偏
    优质
    本教程为机器学习系列课程第六部分，专注于数据预处理技术，涵盖数据清理、标准化及数据纠偏等内容，助力提升模型准确性。 模型评价体系 回顾一下以前提及的模型评价的相关概念： - **模型（model）**：表示规律和经验。 - **学习（learning）**：指从数据中总结出规律的过程。 - **误差（error）**：用于衡量模型准确性的指标。 - **训练集（教材教辅）**：用以训练模型的数据集合。 - **验证集（模拟考卷）**：用来测试和评估模型泛化能力的数据集合。 - **应用数据（高考）**：在实际应用场景中，代表真实特征的数据库。 关于数据预处理与特征工程： 概念上讲，它涵盖了对原始训练数据进行变换、添加或删除特定属性的方法。其目标在于通过这些操作提升模型的学习表现和泛化能力。具体来说： - **特征变换**包括但不限于预处理、标准化以及纠偏等步骤。 - **特征增加与删减**则是指根据需要选择性的加入新的变量或者移除不重要的特性。 以上就是关于数据预处理及特征工程的基本概念介绍。
     
  • Halcon深度学习之语义分割（1）：数据集预处理
    优质
    本篇文章详细介绍了使用Halcon进行深度学习语义分割的第一步——数据集预处理的过程与技巧，帮助读者掌握基础的数据准备方法。 Halcon深度学习-语义分割（1）-数据集预处理
     
  • Ontonotes Release 5.0 数据集的获取和处理方法
    优质
    本简介介绍如何获取及处理Ontonotes Release 5.0数据集，涵盖下载步骤、解压方法以及关键文件结构解析，帮助研究者高效利用该资源进行自然语言处理任务。 前段时间在进行语义角色标注（SRL）任务时需要用到OntoNotes-release-5.0的数据集，经过大约半个月的努力才最终处理好数据集，并且在这个过程中遇到了不少挑战。现在将这些经历记录下来，希望能对其他人有所帮助。 第一步是注册LDC账号并加入一个组织以获取所需的数据。 在寻找合适的数据源的过程中经常会遇到指向LDC的链接。这是一个提供多种数据集的重要机构，其中一些需要付费购买，但幸运的是我们需要的OntoNotes-release-5.0版本（编号为LDC2013T19）是免费提供的。 注册账号的过程相对简单，在右上角点击“register”进行注册即可。 在完成账户创建后，还需要加入一个组织。这个组织可以是你所在的大学、公司或其他任意实体。
     
  • 机器学习实验1数据集.zip
    优质
    本资料包包含用于机器学习课程的第一个实验的数据集。内容包括多种格式的数据文件和相应的实验指导书，旨在帮助学生理解和应用基本的机器学习算法和技术。 机器学习是一门跨学科领域，融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析以及算法复杂度理论等多个领域的知识。它研究计算机如何模仿或实现人类的学习行为，以获取新的技能与知识，并优化现有的信息结构来提升自身的性能表现。 作为人工智能的核心部分，机器学习为使计算机具备智能提供了关键路径。随着统计方法的不断进步，统计学习在这一领域的重要性日益凸显，支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等算法的发展使得处理分类、回归及聚类问题变得更加高效准确。进入21世纪以来，深度学习成为了机器学习领域的重大突破之一；通过使用多层神经网络模型，并借助大规模数据集与强大计算资源进行训练，在计算机视觉、自然语言理解和语音识别等多个方面取得了显著成果。 目前，机器学习算法在众多行业都有广泛的应用实例，包括但不限于医疗保健、金融服务、零售电商以及智能交通等。例如，在医疗领域中，该技术能够帮助医生更准确地解读医学影像资料，并支持疾病的早期诊断与治疗规划；而在金融行业中，则可以通过分析大量交易数据来识别潜在风险并预测市场趋势。 展望未来，随着传感器技术和计算能力的不断增强，机器学习将在自动驾驶汽车及智能家居等领域展现更大的潜力。同时，在物联网日益普及的趋势下，该技术将助力各种智能设备实现更加个性化且智能化的功能特性。此外，在工业制造领域内也存在广泛的应用前景和发展空间，例如智能制造、工艺流程优化以及产品质量控制等方面。 综上所述，作为一门充满广阔应用价值与深远影响的学科，机器学习将继续推动人工智能技术的进步，并为人类社会的发展贡献重要力量。