- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Hank’s Blog
4-7 总结数据信息
> head(airquality,10) Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 1 41 190 7.4 67 5 1 2 36 118 8.0 72 5 2 3 12 149 12.6 74 5 3 4 18 313 11.5 62 5 4 5 NA NA 14.3 56 5 5 6 28
43110发布于 2020-09-16 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-7 数据归一化
本小节主要介绍数据归一化（Feature Scaling）。 为什么要进行数据归一化 下面使用肿瘤的例子： ? 此时两个样本之间的距离又被肿瘤大小所主导，将肿瘤发现的时间转换为年的话，0.55-0.27差值变的特别的小，而在这个量纲下，5-1又相对特别的，因此如果不对数据进行一些基本的处理的话，直接计算两个样本之间的距离很有可能是有偏差的 ，不能非常好的同时反映样本中每一个特征的重要程度，正是因为如此，我们需要对数据进行归一化的处理。 均值方差归一化比较实用数据分布没有明显边界，有可能存在outlier的情况，但是在有明显分布边界的情况下表现也是非常好的。
84700发布于 2019-11-13 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 图书数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 由电商平台爬取的图书信息，包括书名、出版信息、当前价格等。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 当当网搜索页面爬取。
3.3K40编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 行星数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 其记录了2014年之前天文学家在恒星（除了太阳）周围发现的行星的信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于UCI机器学习库。
2.4K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 鲍鱼数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 通过物理测量预测鲍鱼的年龄。 从原始数据中删除了缺失值的样本，并且对连续值的范围进行了缩放。数据集共4177个样本，8个字段 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 Warwick J Nash, Tracy L Sellers, Simon R Talbot, Andrew J Cawthorn and Wes B Ford (1994) "The Population 数据引用 Nash W J, Sellers T L, Talbot S R, et al.
3.2K40编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 订购数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了一家全球超市4年的订购数据，包含订单的订单号、下单时间、发货时间、运输模式、顾客名称和地区等信息。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
2.5K30编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 小费数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 小费数据集 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源
2.1K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 广告数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集由 Jose Portilla 和 Pierian Data 为他的 Udemy 课程（Python 数据科学和机器学习训练营） 创建,适合用于数据分析与逻辑回归预测。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
2.8K30编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 中风预测数据集
数据集下载请登录爱数科（www.idatascience.cn） 根据世界卫生组织（WHO）的数据，中风是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的11％。 该数据集用于根据输入参数（例如性别，年龄，各种疾病和吸烟状况）预测患者是否可能中风。数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息
2.6K40编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | Udemy课程数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含来自Udemy的4个科目(商业金融、平面设计、乐器和网页设计)的3.682条课程记录。 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用
2.3K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 婚姻情况数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 某社会实验内容为男人和女人签约嫁给一个他们以前从未见过的完全陌生的人。专家根据测试和面试对夫妇进行配对。 该数据集记录了十次该社会实验的数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
2K10编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 苹果股价数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这个数据集涵盖了过去6年苹果公司的股价。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
2.1K30编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 超市购物数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 人口稠密的城市中超市数量在快速增加，市场竞争也很激烈。 该数据集记录了几家超市在3个不同分店中3个月的历史销售额，包含顾客性别、商品单价、销售数量、销售日期、总收入和顾客评价等信息。预测数据分析方法很容易应用于此数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
4.1K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 员工信息数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是对公司人力资源有用的数据集。公司记录员工的不同参数（例如满意度，薪水，晋升次数，离职等）。 该数据集可用于预测员工是离开公司还是留在公司。。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
1.3K30编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 旅游保险数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家位于新加坡的第三方旅行保险服务公司的数据，用于预测索赔状态。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
97530编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 欧洲领土数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集提供了用于统计的欧洲领土单位命名，缩写为 NUTS（来自法语Nomenclature des Unités regiones 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 https://ec.europa.eu/eurostat/data/database
1K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 北美停车数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集包含北美2017年驾驶员在城市中寻找停车位的情况（只包含人口超过10万的城市）。 可以用本数据集识别停车存在困难的区域，并辅助城市标志牌的设置。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息
1.2K30编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 航班票价数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集包含航班的起点、终点、定价、所含服务等信息，可用于预测航班票价。 1. 字段描述 2. 数据预览 3.
1.6K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | Google图书数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据是从Google图书商店获取的。使用Google API来获取数据。数据集中为每本书收集了九种属性。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
1.1K30编辑于 2022-03-30 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 大学篮球数据集
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包括 2013-2021 年美国一级大学篮球赛季的数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
80320编辑于 2022-03-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号