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搜索资源列表

  1. python-异常和对抗实例检测，概念漂移和度量的算法.zip

  2. alibi-detect是一个开源Python库，专注于离群值，对抗性和概念漂移检测。 该软件包旨在涵盖表格数据，图像和时间序列的在线和离线检测器。 离群值检测方法应允许用户识别全局，上下文和集体离群值。 doc：https://docs.seldon.io/projects/alibi-detect/en/stable/index.html

  3. 所属分类：Python

  1. python:删除离群值操作(每一行为一类数据)

  2. 主要介绍了python:删除离群值操作(每一行为一类数据)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：weixin_38732463

  1. python:删除离群值操作(每一行为一类数据)

  2. 删除有多行字符串的json文件中的离群值 def processHold(eachsubject,directory,newfile): filename = 'CMUDataCol/Hold/subject{0}.json'.format(eachsubject) # 原文件 with open(filename, 'r') as f: for jsonstr in f.readlines(): # 按行读取原文件 # 这里的情况是每一行为一类数值，该行内的数据相互比较找出是否有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：45kb
    • 提供者：weixin_38553837

  1. 利用Python进行异常值分析实例代码

  2. 前言 异常值是指样本中的个别值，也称为离群点，其数值明显偏离其余的观测值。常用检测方法3σ原则和箱型图。其中，3σ原则只适用服从正态分布的数据。在3σ原则下，异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值。P(|x−μ|>3σ)≤0.003，在正太分布假设下，大于3σ的值出现的概率小于0.003，属于小概率事件，故可认定其为异常值。 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：123kb
    • 提供者：weixin_38742571

  1. 数据挖掘学习之路四：Python去极值方法

  2. 1. MAD #MAD（mean absolute deviation）又称为绝对值差中位数法，是一种先需计算所有因子与平均值之间的距离总和来检测离群值的方法. #处理的逻辑： #第一步，找出所有因子的中位数 Xmedian #第二步：得到每个因子与中位数的绝对偏差值 Xi?Xmedian #第三步：得到绝对偏差值的中位数 MAD #第四步：确定参数 n，从而确定合理的范围为 [Xmedian?nMAD,Xmedian+nMAD]，并针对超出合理范围的因子值做如下的调整 #超出最大值的用最大值代

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_38600460

  1. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）python实现代码

  2. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 为一种基于密度的聚类算法，它不仅可以找出具有任何形状的簇，而且还可以用于检测离群值。其基本思想为数据点分布紧凑的应被划分为一类，而周围未分布有或仅有极少数点的数据点则有可能为离群值。本文通过python实现了该聚类方法，并将代码进行了封装，方便读者调用。

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：Cyrus_May

  1. python数据分析实战之AQI预测

  2. 前言：上一篇对AQI进行了分析，这一篇根据对以往的数据，建立一个模型，可以将模型应用于未知的数据，来进行AQI的预测。 文章目录1、加载相关库和数据集2、数据处理和转换2.1 简单的数据处理2.2 数据转换3、建立基模型4、特征选择4.1 RFECV4.2 使用RFECV进行特征选择5、异常值处理5.1 使用临界值进行填充5.2 分箱离散化6 、残差图分析6.1 异方差性6.2 离群点 1、加载相关库和数据集 使用的库主要有：pandas、numpy、matplotlib、seaborn、s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：194kb
    • 提供者：weixin_38681082

  1. Workshop-Review-Sentiment-Analysis-Web-App-源码

  2. 研讨会，评论，情感分析，Web应用程序 你好！ 以下存储库包含用于部署由我为Inception 5.0研讨会开发的，作为简单Flask App的情感分析模型的文件。 同样，我使用了IMDB 50k审查数据集，并尝试使用各种NLP技术改变直觉来检测正面或负面的车间审查响应，例如标记词上的POS标记，形容词的词袋制作，离群值去除和罚款使用NLTK模块中的简单Naive Bayes模型进行调优。 在2021年3月19日至20日举行的研讨会期间，我由议长完成了相同的构造和解释。作为参考，我还包括用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：81kb
    • 提供者：weixin_42119281

  1. TEASER-plusplus:快速而强大的点云注册库-源码

  2. TEASER ++：快速且可认证的3D注册 TEASER ++是使用C ++编写的具有Python和MATLAB绑定的快速且可靠的点云注册库。 关于 左：由生成的对应（绿线和红线分别表示根据地面真实情况的离群值和离群值对应）。右：由TEASER ++估算的对齐方式（绿色点表示由TEASER ++找到的像素）。 TEASER ++可以解决3D中两点云之间的刚体转换问题。即使输入的对应关系中有大量异常值，它也能很好地执行。有关概念的简短介绍，请我们的。有关更多信息，请参阅我们的论文： ， ，和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：30mb
    • 提供者：weixin_42125770

  1. luminaire:Luminaire是一个python软件包，提供了ML驱动的解决方案来监视时间序列数据-源码

  2. 放手异常检测库 目录 什么是灯具 是一个python软件包，提供了ML驱动的解决方案来监视时间序列数据。 Luminaire提供了几种异常检测和预测功能，这些功能结合了相关和季节性模式以及数据随时间的不可控制的变化。 快速开始 使用pip从安装Luminaire pip install luminaire 在python中导入luminaire模块 import luminaire 请查阅中有关方法和用法的详细说明。 时间序列离群值检测工作流程 灯具异常值检测工作流程可分为3个主要部分： 数据

  3. 所属分类：其它

  1. qpbrute:拟合qpGraph模型的启发式搜索算法-源码

  2. qpBrute 该存储库包含用于自动拟合混合图（带有 ），使用启发式算法来迭代拟合日益复杂的模型的Python代码，以及用于计算贝叶斯因子（带有 ）以比较拟合模型的R代码。 该启发式搜索算法首先”一文中进行了描述。 该代码随后被重构以形成一个独立的工具，包括贝叶斯因子计算，该论文。 给定一个用于生成图的外部组，使用逐步添加顺序算法将叶节点添加到图。 在每个步骤中，都会在图的所有分支（外组分支除外）上测试新节点的插入。 如果无法插入节点而不产生f4离群值（即| Z |> = 3），那么

  3. 所属分类：其它

  1. eda_utils_py:该软件包专注于处理离群值和缺失值，缩放和关联可视化的任务-源码

  2. eda_utils_py 概述 由于很少有数据准备立即用于机器学习并进行分析，因此该软件包旨在帮助加快清理过程和进行初始探索性​​数据分析（EDA）的速度。 该软件包专注于处理离群值和缺失值，缩放和关联可视化的任务。 安装 $ pip install -i https://test.pypi.org/simple/ eda_utils_py 功能 此软件包中包含的四个功能如下： imputer ：插补缺失值的功能 outlier_identifier ：识别和处理异常值的功能 cor_map

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：99kb
    • 提供者：weixin_42173205

  1. Sentiment-Analysis-源码

  2. 情绪分析-COVID-19鸣叫 项目概况 在这个项目中，我为COVID-19推文创建了一个分类系统：正面，负面，中立。 我使用了朴素贝叶斯分类和词袋功能。 使用的代码和资源 的Python版本： 3.7 软件包： pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn Kaggle：数据集 数据清理 删除的网址 删除以开头的Twitter用户名 删除主题标签 删除数字 将逗号等转换为空格 将所有字母转换为小写 执行词干，以便仅保留词根 删除了除“ not”以外的停用词

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42106299

  1. eazieda:一种快速简便的方法来进行一些次要的EDA和数据清理-源码

  2. 埃济埃达 几乎每个数据分析项目都涉及进行一些探索性数据分析（EDA）和数据预处理的过程。 通常，它们是数据分析工作流程中非常关键且不可避免的步骤。 EDA中有一些非常常见的任务，其中包括： 检查缺失值 检测异常值 在特征之间绘制相关图 为每个特征绘制直方图/条形图 通常，在这些步骤之后进行一些预先处理，例如插补和处理离群值。 所有这些步骤在一起可能需要大量的编码工作，并且可以在多个项目中重复进行。 为了解决这个问题，我们设计了Python软件包eazieda ，它将所有这些代码行包​​装为四

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_42160252

  1. grpc-python-go：通过gRPC的客户端服务器实现-源码

  2. gRPC和协议缓冲区 介绍 这是使用gRPC进行序列化和传输的客户端服务器实现。 gRPC基础 使用进行序列化。 这意味着您的数据结构被编码为字节并准备传输 使用 tcp协议进行传输，这保证了交付 服务 Go服务将收集指标（虚拟） Python服务将检测异常 Go客户端将通过与Python服务器通信 在gRPC我们定义了一个原型文件，在其中定义了要发送的消息和RPC方法。 我们的方法Detect使用OutliersRequest消息类型作为输入，并使用OutliersResponse消息类型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42138408

  1. RegresionlinealSmple：可以方便地查看自定义的线性变量，可以方便地查看自定义版本的变量，也可以从python es el lenguaje usado-源码

  2. 回归线性 可以方便地在模型上进行自动建模，也可以在variate的基础上使用python并可以在python上使用lenguaje deprogramaciónutilizado。 可以使用Jupyter笔记本电脑进行维护，也可以使用Jupyter笔记本电脑进行编辑。 在环境信息的虚拟环境中进行配置的建议，请访问 墨西哥西非水产养殖中心的进口图书馆馆长，实用性病学咨询点： ://pip.pypa.io/en/stable/ 概率论和概观 可以在直系海洋中找到适合的基本概念。 描述的目的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：580kb
    • 提供者：weixin_42134038

  1. Multi_Linear_Regression：使用R和Python的多元线性回归-源码

  2. 多线性回归 预测计算机价格 预测50_startups数据的利润 预测花冠汽车的价格 完成EDA，变量可视化，创建虚拟变量，离群值处理，使用调整后的R平方和RMSE比较模型。 还准备了一份详尽的报告以记录该过程。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：257kb
    • 提供者：weixin_42131439

  1. pyodds：端到端离群值检测系统-源码

  2. PyODDS 官方网站： ： PyODDS是一个端对端Python系统，可通过数据库支持进行异常检测。 PyODDS提供离群值检测算法，可以满足不同领域，无数据科学或机器学习背景的用户的需求。 PyODDS提供了在数据库中执行机器学习算法的能力，而无需将数据移出数据库服务器或通过网络。 它还提供对范围广泛的异常检测算法的访问，包括统计分析和基于最新深度学习的方法。 它是由德克萨斯农工大学的开发的。 PyODDS具有以下特点： 全栈服务，支持从基于SQL的轻量级数据库到后端机器学习算法的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：538kb
    • 提供者：weixin_42116847

  1. tsmoothie：用于以向量化方式进行时间序列平滑和离群值检测的python库-源码

  2. tsmoothie 一个用于以向量化方式进行时间序列平滑和离群值检测的python库。 总览 tsmoothie以快速有效的方式计算单个或多个时间序列的平滑度。 可用的平滑技术是： 指数平滑 具有各种窗口类型（常量，汉宁，汉明，巴特利特，布莱克曼）的卷积平滑 使用傅立叶变换进行频谱平滑 多项式平滑 各种样条平滑（线性，三次，自然三次） 高斯平滑 Binner平滑 低价 各种季节性分解平滑（卷积，最低，自然三次样条） 带有可自定义组件（水平，趋势，季节性，长期季节性）的卡尔曼平滑 tsm

  3. 所属分类：其它

  1. Python箱型图处理离群点的例子

  2. 首先我们简单地区分一下离群点（outlier）以及异常值（anomaly）： 离群点： 异常值： 个人觉着异常值和离群点是两个不同的概念，当然大家在数据预处理时对于这两个概念不做细致的区分，不如：姚明站在我们中间的时候，我觉着我们只能说他是一个离群点，我们能说他异常吗？异常的假设是姚明得了巨人症，可是他不是。 箱型图 代码块 餐饮销售数据离群点检测代码： #-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd catering_sale = '../dat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：99kb
    • 提供者：weixin_38538381
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