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场景：现有Mysql数据库中爬取的微博数据集，如： https://www.neusncp.com/user/blog?id=91 已转存为csv格式，想存储为gml格式使用Gephi进行可视化。（受服务器资源限制，NEUSNCP的DATALAB还不足以可视化这么大的数据集 ） 话不多说，直接上代码： import networkx as nx import csv def progress(percent, width=50): '''进度打印功能''' percent = 100 if percent...
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。 在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上。 好处： 提升模型的收敛速度 提升模型的精度 Python版Sigmod函数： def sigmoid(x): ''' 归一化函数 ''' import numpy as np return 1.0 / (1.0...
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