整整序列数据的预处理

plot(passenger["Date"], passenger[method])plt.title('Air Passengers Imputation using: ' + types)plt.xlabel("Years", fontsize=14)plt.ylabel("Number of Passengers", fontsize=14)plt.show()

所有的作法都证明了了还不俗的结果。当纠正绝对值售票厅(纠正资料的宽度)很小时，这些作法格外有意义。但是如果丢失了几个不间断的绝对值，这些作法就格外难有约它们。

小时碱基去颊

小时碱基中会的颊声金属元素确实会加剧严重疑虑，所以一般意味著在协作任何模型先前亦会有去掉颊声的操作。 个数颊声的现实生活专指去颊。 以下是一些往往使用从小时碱基中会去掉颊声的作法：

紧贴平均绝对值

紧贴平均绝对值是先前检视售票厅的平均绝对值，其中会售票厅是来自小时碱基资料的一系列绝对值。 为每个一个系统售票厅计算出来平均绝对值。 这可以极大地帮助个数小时碱基资料中会的颊声。

让我们在Google交易价格上系统设计紧贴平均绝对值：

rolling_google = google_stock_price['Open'].rolling(20).mean()plt.plot(google_stock_price['Date'], google_stock_price['Open'])plt.plot(google_stock_price['Date'], rolling_google)plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Stock Price')plt.legend(['Open','Rolling Mean'])plt.show()

傅里叶线性变换

傅里叶线性变换可以通过将小时碱基资料转换到变换来帮助去掉颊声，我们可以过滤打碎颊声频率。然后系统设计傅里叶反线性变换获取滤波后的小时碱基。我们用傅里叶线性变换来计算出来Google交易价格。

denoised_google_stock_price = fft_denoiser(value, 0.001, True)plt.plot(time, google_stock['Open'][0:300])plt.plot(time, denoised_google_stock_price)plt.xlabel('Date', fontsize = 13)plt.ylabel('Stock Price', fontsize = 13)plt.legend([‘Open’,’Denoised: 0.001'])plt.show() 小时碱基中会的离群绝对值样品

小时碱基中会的离群绝对值是所称趋势线的快要高峰或攀升。 加剧离群绝对值确实有多种因素。 让我们看一下样品离群绝对值的可用作法：

基于紧贴粗略有约的作法

这种作法最直观，适使用基本上所有类型的小时碱基。 在这种作法中会，限额和千分之是根据特定的粗略有约测创始的，例如均绝对值和期望值、Z 和 T 最高分以及分布的百分位数。 例如，我们可以将限额和千分之假设为：

取整个碱基的均绝对值和期望值是不可取的，因为在这种意味著，疆界将是静态的。疆界确实在紧贴售票厅的基础上创始，就像考虑举例来说不间断的检视来创始疆界，然后转移到另一个售票厅。该作法是一种高效、有趣的离群点样品作法。

长期以来丛林

顾名思义，长期以来丛林是一种基于数据集的诱发样品数据系统性正则表达式。 它通过采用数据集的北区强制个数形态集上的资料点来岗位。 换句话说，它从资料密集会取出一个结果显示，并在该结果显示上协作竹子，直到每个点都被强制。 为了强制资料点，通过选项该形态的最大绝对值和最小绝对值密切关系的分割来随机顺利进行北区，直到每个点都被强制。 形态的随机北区将为诱发资料点在竹子中会创始格外短的路径，从而将它们与其余资料对应看做。

K-Means 聚类

K-means 聚类是一种无监督数据系统性正则表达式，常常使用样品小时碱基资料中会的诱发绝对值。 该正则表达式查看资料密集会的资料点，并将十分相似的资料点两组为 K 个聚类。 通过测量资料点到其最近惯性的距离来对应诱发。 如果距离之比某个阈绝对值，则将该资料点记号为诱发。 K-Means 正则表达式采用欧几里德距离顺利进行来得。

确实的面试疑虑

如果一个人在简历中会写了一个关于小时碱基的项目，那么面试官可以从这个趣味中会提出批评这些确实的疑虑：

预检视小时碱基资料的作法有哪些，与标准放备作法有何各有不同？ 小时碱基售票厅是什么意思？ 你听说过长期以来丛林吗？ 如果是，那么你能解释一下它是如何岗位的吗？ 什么是变换线性变换，我们为什么需要它？ 混和小时碱基资料中会纠正绝对值的各有不同作法是什么？ 总结

在本文中会，我们学术研究了一些常见于的小时碱基资料预检视系统设计。 我们从加载小时碱基检视开始； 然后学术研究了各种纠正绝对值放备系统设计。 因为我们检视的是举例来说一个系统的检视结果，所以小时碱基放备与基本上放备系统设计各有不同。此外，还将一些颊声去掉系统设计系统设计领域Google交易价格资料集，最后发表意见了一些小时碱基的诱发绝对值样品作法。 采用所有这些引用的预检视必需可确保安全高质量资料，为协作复杂模型做好准备。

作者：Shashank Gupta

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