使用管道和TransformedTargetRegressor缩放x(数据)和y(目标) - 腾讯云开发者社区

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Sklearn 的 10 个小众宝藏级方法！

3.TransformedTargetRegressor 有些时候，不仅仅是特征X需要处理，目标变量y也需要预处理操作。一个典型的场景就是我们上面提到的缩放数据使其呈现正态分布。...TransformedTargetRegressor是一个专门针对regressor回归器进行转换的类，通过它可以同时将特征X和目标变量y在管道pipeline中做处理。...比如下面的lgb回归的例子，它使用CustomLogTransformer对目标y进行对数缩放，然后拟合回归模型。...这种情况下可以使用QuantileTransformer，它使用分位数的统计指标实现中心化和缩放分布。...>>> plt.scatter(reduced_X[:, 0], reduced_X[:, 1], c=y, s=0.05); 因此建议使用UMAP，它比tSNE快得多，并且可以更好地保留了数据的局部结构

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深入探讨 Puppeteer 如何使用 X 和 Y 坐标实现鼠标移动

本文将深入探讨 Puppeteer 如何通过X 和 Y 坐标精准实现鼠标移动，并结合实际案例展示如何采集小红书网站的内容。...这就要求我们在代码中实现：模拟人类鼠标移动：基于 X 和 Y 坐标的动态轨迹。代理 IP 技术：隐藏爬虫的真实 IP。自定义请求头：包括 User-Agent 和 Cookie。...实现代理 IP使用代理 IP 技术能够有效地绕过 IP 限制。本文将参考爬虫代理的服务，通过配置代理服务器的地址、端口、用户名和密码，让 Puppeteer 的请求看起来更真实。...Cookie 和 User-Agent：模拟浏览器的指纹数据，避免爬虫身份暴露。鼠标移动模拟：采用 mouse.move 方法，通过动态坐标和步数实现平滑移动，模仿人类操作。...结论通过结合 Puppeteer 的强大功能，我们不仅实现了对 X 和 Y 坐标的鼠标轨迹模拟，还在代码中整合了代理 IP 技术、Cookie 和 User-Agent 的设置。

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matlab自动提取保存在figure里面的x和y轴数据

经常有读者咨询fig文件里面的x和y轴的数据如何提取，故分享总结一下这个基础方法，在一些场景下面，对方不会把源代码提供，只会提供一个figure来做交互和结果查看，这时候如果想重新绘制figure增加内容...，就需要提取figure图的数据， 1、保存一个figure文件 clear clc close all x = 0:0.1:10; y = sin(x); figure plot(x,y) saveas...这个时候数据就在xdata和ydata，可以进行二次绘图。...3、针对特殊情况的处理 3.1 subplot的figure x = 0:0.1:10; y = sin(x); y2 = cos(x) figure subplot(211) plot(x,y) subplot...，对应哪个subplot 3.2 三维图 %% clear clc close all x = 0:0.1:10; y = sin(x); y2 = cos(x) figure plot3(x,

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抓取和分析JSON数据：使用Python构建数据处理管道

本文将以Python为工具，结合代理IP、多线程等技术，构建一个高效的JSON数据抓取与处理管道。示例代码中，我们将使用来自爬虫代理的IP代理服务，并模拟真实用户行为来抓取电商网站数据。...正文一、环境准备要构建一个强大的数据处理管道，我们需要以下技术组件：requests：用于发送HTTP请求和获取数据；代理IP服务：使用爬虫代理提供的代理服务来解决反爬措施；User-Agent与Cookies...keep-alive"}# 请求的URL模板product_url_template = "https://www.amazon.com/dp/{product_id}" # 示例链接，请替换为实际目标...结论使用Python结合代理、多线程技术构建爬虫管道，可以有效解决抓取电商网站JSON数据的难题。在实际应用中，可以根据需要调整线程数和代理策略，进一步提高爬虫的隐秘性和效率。...同时，建议定期更新User-Agent和Cookies，进一步模拟真实访问行为，确保数据采集的稳定性和可靠性。

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使用 Flink 和 Kafka 构建数据管道-Java快速进阶教程

概述 Apache Flink是一个流处理框架，可以很容易地与Java一起使用。Apache Kafka是一个支持高容错的分布式流处理系统。在本教程中，我们将了解如何使用这两种技术构建数据管道。...消费者为了使用Flink从Kafka中消费数据，我们需要提供一个主题和一个Kafka地址。我们还应该提供一个组id，用于保存偏移量，这样我们就不会总是从头读取整个数据。...作为输入参数来创建FlinkKafkaConsumer，它将使用给定主题中的数据作为String，因为我们使用了SimpleStringSchema来解码数据。...生产者为了向 Kafka 生成数据，需要提供我们要使用的 Kafka 地址和主题。...Flink 提供了三种不同的时间特征EventTime、ProcessingTime 和IngestionTime。在我们的例子中，我们需要使用消息的发送时间，因此我们将使用EventTime。

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提高回归模型精度的技巧总结

(例如用1,2,3表示高、中、低) 独热编码-将类别数据表示为二进制值-仅0和1。如果分类特性中没有很多唯一的值，我更喜欢使用独热编码而不是标签编码。...value=[1,0], inplace=True) df.smoker.replace(to_replace=['yes', 'no'], value=[1,0], inplace=True) 特征选择和缩放...使用集成和增强算法现在我们将使用这些功能的集成基于随机森林，梯度增强，LightGBM，和XGBoost。如果你是一个初学者，没有意识到boosting 和bagging 的方法。...分布和残差图证实了预测费用和实际费用之间有很好的重叠。然而，有一些预测值远远超出了x轴，这使得我们的均方根误差更高。我们可以通过增加数据点(即收集更多数据)来减少这种情况。...简而言之，提高我模型准确性的要点创建简单的新特征转换目标变量聚类公共数据点使用增强算法 Hyperparameter调优你可以在这里找到我的笔记本。并不是所有的方法都适用于你的模型。

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数据科学与机器学习管道中预处理的重要性（一）：中心化、缩放和K近邻

在这篇文章中，我将通过缩放数值数据（数值数据：包含数字的数据，而不是包含类别/字符串；缩放：使用基本的算术方法来改变数据的范围；下面会详细描述）来向你展示将预处理作为机器学习管道结构一部分的重要性。...在接下来的试验中你将会见识到这些所有的概念和实践，我将使用一个数据集来分类红酒的质量。我同样会确保我把预处理使用在了刀刃上——在一次数据科学管道迭代开始的附近。这里所有的样例代码都由Python编写。...同样我们使用直方图来绘制这两种目标变量来获得直观体验。 y = y1 数据集缩放，使其最小值为0，最大值为1。为实现这一目标，我们将数据点x变换成 ? 规范化略有不同；它将数据向0集中，使用标准差进行缩放： ?...如果我们各自缩放数据，这些特征对我们来说都会是一样的。我们已经通过缩放和中心化预处理形式知道了数据科学管道中的关键部分，并且我们通过这些方法改进了机器学习问题时使用到的方法。

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如何使用PyMeta搜索和提取目标域名相关的元数据

，广大研究人员可以将目标域名相关的网页元数据（文件等）提取到本地，这种技术可以有助于我们识别目标域名、用户名、软件/版本和命名约定等。...该工具使用了专门设计的搜索查询方式，并使用了Google和Bing实现数据爬取，并能从给定的域中识别和下载以下文件类型：pdf、xls、xlsx、csv、doc、docx、ppt、pptx。...下载完成后，该工具将使用exiftool从这些文件中提取元数据，并将其添加到.csv报告中。或者，Pymeta可以指向一个目录，并使用-dir命令行参数手动从下载的文件中提取元数据。...工具要求该工具的正常运行需要使用到exiftool，安装命令如下： Ubuntu/Kali： apt-get install exiftool -y macOS： brew install exiftool...-dir FILE_DIR 设置结果文件目录（向右滑动，查看更多）工具使用使用Google和Bing搜索example.com域名中的所有文件，并提取元数据，然后将结果存储至

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matlab自动提取保存在figure里面的x和y轴数据（增加了后面漏的代码）

昨天文章发出去才发现少了部分代码遗漏了，今天补上经常有读者咨询fig文件里面的x和y轴的数据如何提取，故分享总结一下这个基础方法，在一些场景下面，对方不会把源代码提供，只会提供一个figure来做交互和结果查看...，这时候如果想重新绘制figure增加内容，就需要提取figure图的数据， 1、保存一个figure文件 clear clc close all x = 0:0.1:10; y = sin(x);...figure plot(x,y) saveas(gcf,'y.fig'); fig文件作为Matlab中的图形文件，其实原始数据是会存储在figure对象中的，那么通过get函数获取figure对象中相应的数据属性...这个时候数据就在xdata和ydata，可以进行二次绘图。...3、针对特殊情况的处理 3.1 subplot的figure x = 0:0.1:10; y = sin(x); y2 = cos(x) figure subplot(211) plot(x,y) subplot

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目标检测使用LabelImg标注VOC数据格式和YOLO数据格式——LabelImg使用详细教程

目标检测使用LabelImg标注VOC数据格式和YOLO数据格式——LabelImg使用详细教程文章目录： 1 LabelImg介绍与安装 1.1 Label介绍 2.1 LabelImg安装 2.1.1...labelimg 2.1.5 其他安装方法 2 LabelImg的使用 2.1 打开Labelimg 2.2 标注前先进行一些设置 2.3 标注常用的快捷键 3 VOC数据标签和格式和YOLO数据标签格式说明...brew install qt # Install qt-5.x.x by Homebrew brew install libxml2 or using pip pip3 install pyqt5...3 VOC数据标签和格式和YOLO数据标签格式说明 3.1 VOC数据格式 VOC数据格式，会直接把每张图片标注的标签信息保存到一个xml文件中例如：我们上面标注的JPEGImage/000001...第一个数代表标注目标的标签，第一目标circle_red，对应数字就是0 后面的四个数代表标注框的中心坐标和标注框的相对宽和高（进行了归一化，如何归一化可以参考我的这篇博客中的介绍）同时会生成一个Annotation

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如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程

【数据集介绍】数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和...：然后将数据集压缩包解压到一个非中文和空格路径下面，比如我解压的到C:\Users\Administrator\Downloads，由于使用yolo训练数据集，因此Annotations文件夹用不上可以放一边...参数说明： model: 使用的模型类型，如 yolov8s.pt（小模型）、yolov8m.pt（中）、yolov8l.pt（大） data: 指定数据配置文件 epochs: 训练轮数 imgsz...验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。 Instances：在所有图片中目标对象的总数。...经过上面训练可以使用模型做一步部署，比如使用Onnx模型在嵌入式部署，使用engine模型在jetson上deepstream部署，使用torchscript模型可以在C++上部署等等。

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端到端的特征转换示例：使用三元组损失和 CNN 进行特征提取和转换

但特征工程是操纵原始数据和提取机器学习特征的过程，探索性数据分析 (EDA) 可以使用特征工程技术来可视化数据并在执行机器学习任务之前更好地识别模式和异常值。...——通常是某种形式的降维（PCA、ICA 等）自动编码器在典型的机器学习项目中，数据科学家会使用特征工程技术的组合创建复杂的管道，处理数据并为机器学习做好准备。...通过卷积和三元组损失学习数据的表示，并提出了一种端到端的特征转换方法，这种使用无监督卷积的方法简化并应用于各种数据。...由于 CNN 训练数据集是按目标值排序的，所以可以直接使用anchor之后的样本作为positive 。另一个随机数将用于获取negative。...这些基于 CNN 的特征工程方法可以与任何模型一起使用，并且可以适应几乎任何机器学习管道。并且可以尝试不同的超参数以达到最佳效果！引用： [1] J. Y. Franceschi, A.

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使用scikit-learn进行机器学习

1.基本用例：训练和测试分类器练习2.更高级的用例：在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单，愚蠢：使用scikit-learn的管道连接器练习3....使用此分类器和从sklearn.preprocessing导入的StandardScaler变换器来创建管道。然后训练和测试这条管道。...泰坦尼克号数据集包含分类，文本和数字特征。我们将使用此数据集来预测乘客是否在泰坦尼克号中幸存下来。让我们将数据拆分为训练和测试集，并将幸存列用作目标。...使用pd.read_csv读取位于./data/adult_openml.csv中的成人数据集。 # %load solutions/05_1_solutions.py 将数据集拆分为数据和目标。...目标对应于类列。对于数据，删除列fnlwgt，capitalgain和capitalloss。 # %load solutions/05_2_solutions.py 目标未编码。

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使用scikit-learn进行数据预处理

1.基本用例：训练和测试分类器练习2.更高级的用例：在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单，愚蠢：使用scikit-learn的管道连接器练习3....(X, y, stratify=y, random_state=42) 一旦我们拥有独立的培训和测试集，我们就可以使用fit方法学习机器学习模型。...泰坦尼克号数据集包含分类，文本和数字特征。我们将使用此数据集来预测乘客是否在泰坦尼克号中幸存下来。让我们将数据拆分为训练和测试集，并将幸存列用作目标。...使用pd.read_csv读取位于./data/adult_openml.csv中的成人数据集。 # %load solutions/05_1_solutions.py 将数据集拆分为数据和目标。...目标对应于类列。对于数据，删除列fnlwgt，capitalgain和capitalloss。 # %load solutions/05_2_solutions.py 目标未编码。

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如何在评估机器学习模型时防止数据泄漏

类似地，用于缩放数据的均值和标准偏差也使用' X_train '计算。' X_train的缺失值将被输入，' X_train '在k-fold交叉验证之前进行缩放。...每次迭代中的训练和验证部分都有已经使用' X_train '计算的模式输入的缺失值。类似地，它们已经使用在' X_train '上计算的平均值和标准偏差进行了缩放。...下面的代码展示了一种通过使用管道来避免它的方法。...在本例中，' X_train '被分割为5个折，在每次迭代中，管道使用训练部分计算用于输入训练和验证部分中缺失值的模式。同样，用于衡量训练和验证部分的平均值和标准偏差也在训练部分上计算。...对于看不见的数据，验证RMSE(带有数据泄漏)接近RMSE只是偶然的。因此，使用管道进行k-fold交叉验证可以防止数据泄漏，并更好地评估模型在不可见数据上的性能。

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ELK 集群 + X-Pack + Redis 集群 + Nginx ,实时日志（数据）搜集和分析的监控系统，简单上手使用

ELK 集群 + X-Pack + Redis 集群 + Nginx ,实时日志（数据）搜集和分析的监控系统，简单上手使用简述 ELK实际上是三个工具的集合，ElasticSearch +...它可以从许多来源接收日志，这些来源包括 syslog、消息传递（例如 RabbitMQ）和JMX，它能够以多种方式输出数据，包括电子邮件、websockets和 Elasticsearch。...它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据，不仅允许用户创建他们自己的数据的定制仪表板视图，还允许他们以特殊的方式查询和过滤数据。...X-Pack X-Pack是一个Elastic Stack的扩展，将安全，警报，监视，报告和图形功能包含在一个易于安装的软件包中 Redis Redis优势性能极高 – Redis能读的速度是....使用ElasticSearchHead 通过 ElasticSearchHead 插件查看数据 9.使用kibana Discover 首先使用kibana Discover配置索引

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部署必备 | 目标检测量化效果差不知道怎么解决？Cal-DETR带来更全面的分析基础！

通常，使用一个单独的温度缩放参数来重新缩放使用隔离验证集训练的模型学习的对数似然值。尽管有效且简单，但它们依赖于架构，并且需要一个隔离集，这在许多实际场景中是不可用的。...联合分布作者假设一个联合分布 \mathcal{S}(\mathcal{X},\mathcal{Y}) ,其中 \mathcal{X} 是输入空间， \mathcal{Y} 是对应的标签空间。...{x}_*{i}\in\mathcal{X} 和相应的标签 \hat{\mathbf{y}}*_{i}\in\mathcal{Y} 的配对。...4 实验与结果数据集：为了进行实验，作者使用了各种域内和域外的基准数据集。以下详细说明： MS-COCO是一个大规模的目标检测数据集，包含80个类别。...数据集（验证后处理）：对于给定的场景，作者为后处理校准方法（温度缩放）选择单独的验证数据集。在MS-COCO场景中，作者使用Object365验证数据集，该数据集反映了类似类别。

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Scikit-Learn: 机器学习的灵丹妙药

大致分为两类 a.静态数据集：数据集是具有特征数据(Numpy Ndarray)、数据集描述、特征名、目标(numpy数组和多标签的ndarray)和目标名称(即FETCH_20新闻组包含文本输入，并分成...这些数据集只有有限的观测量和目标类别或预测范围，即著名的iris 数据集只有150个观测值和3个目标类别。我编写了一个函数，将字典格式的内置数据集转换为pandas数据格式，以便进行可视化和探索。...分层是一种方便的选择，因为目标类的比例在训练和测试集合中是相同的，也就是说，目标分布在训练和测试数据集中是相同的。..., y_train); · 自定义估计器和管道：你可以对他们的自定义估值器进行编码。...该管道从ColumnTypeFilter获取输出，并使用标准标量器和最小-最大定标器对它们进行缩放。输出将有两倍的数字特性作为输入。

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A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation

为了实现这一目标，提出了一种新的多级管道，将WorldView-3卫星图像进行平铺、高档次平铺，并进一步将平铺后的泛锐图像细化为分辨率增强的组件。...训练中还采用了随机平移、缩放和抖动等方法，提高了模型的鲁棒性。使用一个单一的Nvidia Titan Xpfor对训练后的模型进行目标检测和性能评估。...为了获得平均精度指标，使用IOU阈值0.5，并扫描边界框的置信阈值，以获得从0.01到0.9的所有置信评分的精度和召回率。为了获得较好的卫星图像处理性能，提出了一种结合图像平铺和缩放的多级预处理流程。...四、实验结果通过比较xView数据集中车辆的目标检测结果，可以看出平铺和缩放对于提高卫星图像上的模型性能有着重要的作用。...因此，使用了向上缩放来辅助从训练前学习的特征提取过程。

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利用 Scikit Learn的Python数据预处理实战指南

应当牢记，当使用基于距离的算法时，我们必须尝试将数据缩放，这样较不重要的特征不会因为自身较大的范围而主导目标函数。...其它学习模型，如有欧几里得距离测量的KNN、k-均值、SVM、感知器、神经网络、线性判别分析、主成分分析对于标准化数据可能会表现更好。尽管如此，我还是建议你要理解你的数据和对其将要使用的算法类型。...过一段时间后，你会有能力判断出是否要对数据进行标准化操作。备注：在缩放和标准化中二选一是个令人困惑的选择，你必须对数据和要使用的学习模型有更深入的理解，才能做出决定。...#我们使用的是缩放后的变量，因为我们看到在上一节中缩放会影响L1或L2的正则化算法 >> X_train_scale=scale(X_train) >> X_test_scale=scale(X_test...在我的下一篇博文中，我计划提供更好的数据预处理技术，像管道和减噪，敬请关注关于数据预处理更深入的探讨。你喜欢本文吗？你是否采用其它不同的方式、包或库来执行这些任务？希望能在评论区与你进行交流。

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Sklearn 的 10 个小众宝藏级方法！

深入探讨 Puppeteer 如何使用 X 和 Y 坐标实现鼠标移动

matlab自动提取保存在figure里面的x和y轴数据

抓取和分析JSON数据：使用Python构建数据处理管道

使用 Flink 和 Kafka 构建数据管道-Java快速进阶教程

提高回归模型精度的技巧总结

数据科学与机器学习管道中预处理的重要性（一）：中心化、缩放和K近邻

如何使用PyMeta搜索和提取目标域名相关的元数据

matlab自动提取保存在figure里面的x和y轴数据（增加了后面漏的代码）

目标检测使用LabelImg标注VOC数据格式和YOLO数据格式——LabelImg使用详细教程

如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程

端到端的特征转换示例：使用三元组损失和 CNN 进行特征提取和转换

使用scikit-learn进行机器学习

使用scikit-learn进行数据预处理

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