如何为机器学习获取有效数据 处理小数据的7个技巧值得一看

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我们经常会听到,大数据是建立成功的机器学习项目的关键。
一个主要的问题是:许多组织没有你需要的数据。
在没有基本的、必要的、未经处理数据的情况下,我们应该如何为机器学习的概念建立原型并加以验证呢?在资源匮乏的情况下,我们应如何有效地获取并用数据创造价值?
在我工作的地方,我们会为客户建立许多函数原型。为此,小数据对我大有帮助。在这篇文章中我会分

处理机器学习中不平衡类的5种策略

类失衡:假设您有一个罕见的疾病机器学习数据集,即大约8%的阳性。在这种情况下,即使你不训练,只是简单地说没有生病,这也会给出92%的准确率。因此,在类不平衡的情况下,准确性是不准确的。
在本指南中,我们介绍了处理机器学习中不平衡类的5种策略:

对少数类进行上采样
对多数类进行下采样
更改性能指标
惩罚算法
使用基于树的算法

1.上采样少数类:指随机复制少数类的观察结果,使样本数量与多数类匹

Flask探索:处理表单

表单是让用户与我们的网页应用程序交互的基本元素。Flask 本身并不会帮助我们处理表单,但是 Flask-WTF 扩展让我们在我们的 Flask 应用程序中使用流行的 WTForms 包。这个包使得定义表单和处理提交容易一些。Flask-WTF¶我们想要使用 Flask-WTF 做的第一件事情(在安装它以后)就是在 myapp.forms 包中定义一个表单。# ourapp/forms.pyfro

Flask教程:配置处理

New in version 0.3.Flask 被设计为需要配置来启动应用。你可以在代码中硬编码配置,这对于小的应用并不坏,但是有更好的方法。跟你如何加载配置无关,有一个配置对象用来维持加载的配置值:Flask 对象的 config基本配置¶config 实际上是字典的一个子类且能够像字典一样被修改:app = Flask(__name__)app.config[‘DEBUG’] = True某

零基础学Python:处理股票数据

这段时间某国股市很火爆,不少砖家在分析股市火爆的各种原因,更有不少人看到别人挣钱眼红了,点钞票杀入股市。不过,我还是很淡定的,因为没钱,所以不用担心任何股市风险临到。但是,为了体现本人也是与时俱进的,就以股票数据为例子,来简要说明pandas和其它模块在处理数据上的应用。下载yahoo上的数据或许你稀奇,为什么要下载yahoo上的股票数据呢?国内网站上不是也有吗?是有。但是,那时某国内的。我喜欢y