数据变换

在获取了原始数据，经历了数据清洗的步骤后，我们又应该怎么做呢？本节课从数值、图片、视频、文本四个角度出发，介绍了数据变化。
出处：https://www.bilibili.com/video/BV1pQ4y167ej
参考：https://www.bilibili.com/read/cv13533854?from=note

一、思维导图

二、数值变换
处理过程中，要保证数据质量、大小，考虑具体使用什么格式（每个单独的文件or文件夹）读取，实现数据的正常化（Normalization）。
（1）数据放置在一个合理的区间。把一个列里面的数值的最小值与最大值都限定到一个固定区间内，所有的元素只通过线性变化出来，防止数据过大过小。
机器学习对于数据大小很敏感，过大过小的数据模型可能会认为很重要，最终导致结果不准确。

（2）每一列的特征均值变成0，方差变成1。

（3）归一化处理，把一列的数据换成在[-1, 1]之间。

（4）对数值都是大于0，且数值变换比较大可以试一下log。log上的加减等于原始数据的乘除，可以计算将基于百分比。

三、图片变换
1.问题
存储问题——占用内存过大
2.解决方案
（1）修改图片尺寸
机器学习对低分辨率的图片不在意，可以裁剪图片背景、或者抠图减小尺寸。
（2）压缩图片
图片的质量还是图片的大小需要权衡。图片采样的比较小，且jpeg选用中等质量压缩，可能会导致精度有1%的下降。
四、视频变换
1.问题
（1）存储的大小
（2）下载的速度
（2）处理的质量
2.解决方案
（1）采样关键帧
对于视频的感兴趣的部分，进行切割处理（利用GPU采样），占用内存少一点。
（2）直接转换为关键图片
五、文本变换
1.词根化或者语法化
把一个词变成常见的形式 。比如，am,is,are–>be car,cars,car’s,cars’–>car
2.词元化
机器学习算法中最小的单元。
（1）对于英文词，可以word.split(’ ')
（2）对于词组切割子词， word.split(‘a new gpu!’)–>“a”,“new”,“gp”,"##u","!"
目标是把文本处理为小的单元。