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【数据预处理】使用深度学习预测未来销量

在 《【Get】用深度学习识别手写数字》 中,我们通过一个手写数字识别的例子,体验了如何使用 深度学习 + tensorflow 解决一个具体的问题。 实际上,这是一个分类问题,即将输入的图片数据分成 0-9 共 10 个类别,而且我们的数据都是直接使用 MNIST 上下载的处理好的数据。 在现实生产中,我们的数据源通常来自于数据库,是没有经过预处理的,那么我们该做些什么来让这些数据库里的数据能够用于进行机器学习呢? 机器学习的前置步骤,数据预处理就是解决这个问题的。 本篇 CoorChice 将会通过一个回归预测问题,来展示如何进行这个过程。 原始数据 我们用于机器学习的数据的量不能太少,否则训练效果会极差。但是我们个人如何才能获取到大量的数据来进行训练呢? CoorChice 推荐 kaggle:https://www.kaggle.com/datasets,这是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。在这个美妙的地方,我们可以轻松的找到各种各样的,海量的,精彩绝伦的数据。 打开链接就可以看到海量的数据,我们很随意的选择其中一个数据源来进行训练。 就选第一条吧! 第一条数据是关于一个...

Java入门系列-15-封装

为什么要封装 Student stu=new Student(); stu.age=-10; 上面的代码中 age 属性被随意访问,容易产生不合理的赋值 什么是封装 封装:将类的某些信息隐藏在内部,不允许外部程序直接访问,而是通过该类提供的方法来实现对隐藏信息的操作和访问。 封装是面向对象三大特征之一 封装后隐藏了类的实现细节,方便我们加入控制语句保证数据安全性,方便修改实现。 Java 中实现封装可以用以下3步实现: 1.修改属性的可见性,设为 private (类外部无法访问) 2.创建共有的 getter/setter 方法用于属性读写 3.在 getter/setter 方法中加入属性控制语句 public class Student { private String name; private int age; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public int getAge() { return age; } pu...

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