前面4篇文章介绍了如何编写一个简单的日志提取程序，读取HDFS share/logs目录下的所有csv日志文件，然后提取数据后，最终输出到share/output目录下。本篇停留一下，梳理一下主要过程，然后提出新的改进目标。首先声明一下，所有的代码都是maven工程的，没有使用任何IDE。 这是我一贯的编程风格，用Emacs + JDEE开发。需要使用IDE的只需要学习如何在IDE中使
第一题链接2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛——MapReduce（数据预处理）题目解答题目：请使用MapReduce统计 calls.txt中的每个手机号码的，呼叫时长和呼叫次数，被叫时长，被叫次数 ，并输出格式 为 手机号码，呼叫时长，呼叫次数，被叫时长，被叫次数；calls.txt 通话记录 样例：18620192711,15733218050,1506628174,150662826
在人工智能中，进行数据预处理是非常重要的步骤。数据预处理是将原始数据整理，清洗、修正或去除不需要的数据或噪声以及准备数据。下面就让我们来了解一下数据预处理的步骤和相关代码。一、数据预处理的步骤去除噪声在数据中可能会存在噪声、无意义、重复或缺失的数据。为了保证机器学习算法的准确性和可靠性，需要对这些无用数据进行清理和去除。数据转换由于机器学习模型的处理能力有限，因此有些数据类型无法进行处理。这就需要
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2023-11-10 20:41:47
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需求对web访问日志中的各字段识别切分去除日志中不合法的记录根据KPI统计需求，生成各类访问请求过滤数据实现代码a) 定义一个bean，用来记录日志数据中的各数据字段public class WebLogBean { private String remote_addr;// 记录客户端的ip地址 private String remote_user;// 记录客户...
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2022-03-24 10:13:30
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WEB访问日志即指用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都可被保存在网站日志中。通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。日志的生成渠道：1.是网站的web服务器所记录的web访问日志2.是通过在页面嵌入自定义的js代码来获取用户的所有访问行为（比如
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2018-01-07 16:55:10
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需求
对web访问日志中的各字段识别切分
去除日志中不合法的记录
根据KPI统计需求，生成各类访问请求过滤数据
实现代码
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2021-07-07 11:43:14
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数据预处理 Preprocessing data在transformers中，数据处理的主要工具是文本标记器tokenizer。我们可以使用模型对应的文本标记器类型，也可以直接使用AutoTokenizer自动分类。文本标记器首先会把文本分割成单词、标点符号等，这些被分割的元素叫作token。然后将token转化为数字，使之能被转化为训练用的张量tensor。除此之外，一些特定的文本标记器还会加上
大数据蕴含巨大价值，引起了社会各界的高度关注。大数据的来源多种多样，从现实世界中采集的数据大体上都是不完整、不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘和分析，或分析挖掘的结果差强人意。为了提高数据分析挖掘的质量，需要对数据进行预处理。数据预处理方法主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。1 .数据清洗现实世界的数据常常是不完全的、含噪声的、不一致的。数据清洗过程包括缺失数据处理、噪声数据处理，以
数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。一、数据清洗1.缺失值处理 处理缺失值分为三类：删除记录、数据补差和不处理。 数据补插方法： 1. 补插均值/中位数/众数 2. 使用固定值 3. 最近邻补插 4. 回归方法 5. 插值法 插值法介绍： （1）拉格朗日插值法 （2）牛顿插值法 （需要另写，具有承袭性和易于变动节点的特点） （3）Her
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2023-11-28 14:48:13
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处理数据在这里，将介绍如何使用Transformers库来对数据进行处理，我们主要使用的工具是tokenizer。你可以创建一个和模型相关的tokenizer类，或者直接使用AutoTokenizer类。tokenizer是用来把一段文本划分成单词（或者单词的一部分，标点符号等）这些划分以后的到的结果，通常称之为tokens。接下来把这些tokens转换成numbers，这样就可以创建一个tens
<!--- 预处理（预编译） --->
<?php
/*
防止 sql 注入的两种方式：
1. 人为提高代码的逻辑性，使其变得更严谨，滴水不漏。 比如说 增加判断条件，增加输入过滤等，但是智者千虑必有一失。（不推荐）
2. sql 语句的预处理
*/
// 预处理: 就是在程序正式编译之前，事先处理，因为有些功能实现
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2023-07-22 15:58:22
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在数据挖掘过程中，数据预处理工作量占到整个过程的60%。数据清洗缺失值处理删除记录数据插补不处理异常值处理删除含有异常值的记录视为缺失值平均值修正不处理很多情况下，要先分析异常值出现的可能原因，再判断异常值是否应该舍弃，如果是正确数据，可以直接用于数据挖掘。数据集成将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中的过程。实体识别同名异义异名同义单位不统一冗余属性识别同一属性多次出现同一属性
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2019-03-27 13:56:08
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一、读取数据集 1、将数据集按行写入到csv文件中 import os # os.path.join():路径拼接函数，本例中会生成如下路径 ../data # os.makedirs():用来创建多层目录（多层就是深度），exist_ok=True是在目录已存在的情况下不报错，默认为False，目 ...
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2021-07-23 10:36:00
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数据预处理的主要任务数据清洗： 填充缺失值，平
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2022-07-06 08:49:30
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interpolate包含了大量的插值函数unique去除数据中的重复元素isnull/notnull判断
原创
2023-06-07 09:40:13
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目录数据加载案例一：猫狗分类数据集展示：数据增强数据读取，加载查看数据集数量及种类训练数据可视化案例二：交通指示牌识别-4分类数据集展示查看数据集查看数据集大小查看图片数据集分割选择的4个类别新建目录拷贝数据到目标文件夹数据增强数据加载读取可视化数据增强的图片案例三：肺部识别数据增强加载数据集查看数据集信息展示图片 数据加载若数据集里无分类文件，全是照片，用ImageFolder(）时，应在数据
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个部分。1、数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。 数据清洗的步骤：（1）缺失值处理（通过describe与len直接发现、通过0数据发现）（2）异常值处理（通过散点图发现）一般遇到缺失值
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2023-08-30 15:07:46
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各种数据分析技术的对象是数据源中的数据数据源中的数据可能不完整（如某些属性的值不确定或空缺）、含噪声和不一致（如同一个属性在不同表中的名称不同）、量纲不同如果直接在这些未经处理的数据上进行分析，结果不一定准确，效率也可能较低需要使用清理、集成、变换、归约等预处理方法改善数据质量，从而提高数据分析的效率与质量主要介绍数据清理、集成、变换、规约等预处理技术数据清理用于消除噪声、数据不一致及数据不完整噪
原创
2018-04-11 11:09:03
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数据预处理 sec_pandas 到目前为止，我们已经介绍了处理存储在张量中数据的各种技术。为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中，
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2021-07-19 16:30:00
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数据预处理一、定义背景：现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 数据预处理：数据预处理（data
