数据预处理

最新推荐文章于 2025-06-25 16:53:02 发布
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#数据挖掘 #数据预处理 #机器学习

博客围绕数据挖掘、数据预处理和机器学习展开。数据挖掘可从大量数据中发现有价值信息，数据预处理是为后续分析做准备，机器学习则利用算法让计算机自动学习数据规律，三者在信息技术领域至关重要。

Python数据预处理
weixin_61663117的博客
07-09 2718
数据预处理是指在机器学习、数据分析和数据挖掘等领域中，对原始数据进行一系列的处理和转换，以便为后续的分析和建模做好准备。数据预处理是数据科学项目中的重要步骤，因为原始数据往往存在各种质量问题，如缺失值、异常值、重复数据、不一致的格式等，这些问题会直接影响模型的性能和最终结果的准确性。因此在数据分析中，对数据做数据预处理是必不可少的一个环节。
数据挖掘-数据预处理
Truraly幻想乡
07-23 2536
来自🥬🐶程序员Truraly | 田园（欢迎关注）
torch.interpolate详解
想当咸鱼的猫
06-09 6738
torch.nn.functional.interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None, recompute_scale_factor=None) input (Tensor)：输入数据 size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int].
第九讲：编译预处理命令
liuxinghai123的博客
11-22 529
编译预处理命令1.#include 包含指令 将一个源文件嵌入到当前源文件中该点处。 #include<文件名> 按标准方式搜索，文件位于C++系统目录的include子目录下 #include"文件名" 首先在当前目录中搜索，若没有，再按标准方式搜索。 2.#define 宏定义指令 定义符号常量，很多情况下已被const定义语句取代。 定义带参数宏，已被内联函数取代。 #undef 删除由#
python数据预处理
热门推荐
m0_67790374的博客
07-30 3万+
python数据预处理（缺失值处理，异常值处理，特征分析，标准化/归一化处理，相关性分析）
数据挖掘——数据预处理
m0_74259787的博客
01-01 3304
数据预处理是指在数据分析之前对原始数据进行清洗、转换、集成、规范化等操作，以准备好适合分析和建模的数据。
脑电：数据预处理
nisidjndn的博客
03-15 1897
任务态数据二次滤波和二次分段（都会改变原来一次分段基线校正后的均值），所以都需要进行二次的基线校正。先进行二次滤波，在进行二次分段（因为滤波后还需要基线校正，直接在二次分段时校正即可）二次滤波：预处理时的频段和分析时频段不一样时二次分段：分析的ERPs的分段变成[-0.2, 1]静息态的数据的上述步骤基本一样，只有分段时没有marker标记，所以分段按照代码的方式进行分段。
数据预处理之数据清洗
最新发布
Benben_fun的博客
06-25 2104
原始数据一般会十分凌乱。不仅数据结构不满足需要，键值也可能存在错误甚至缺失。此时，数据预处理的重要性就突显出来了。数据预处理是一个产生有效数据的过程，即通过自动化、半自动化、甚至手动操作等手段将原始数据文件或者数据仓库里面的数据，处理成能输入到训练模型中的数据。数据预处理是数据挖掘和模型构建过程中十分重要的步骤。对没有经过预处理的数据进行分析，结果是没有任何意义的。使用没有经过预处理的数据训练模型，最终可能得到错误的结论。因此，在对数据正式分析之前，预处理的工作必不可少。
大数据——数据预处理
lyl040215的博客
10-28 4032
数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一系列处理，如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。数据预处理是大数据分析中不可或缺的一环，涉及数据清洗、集成、规约和变换等多个步骤。通过清洗，去除无关、缺失和异常数据；集成，合并多个数据源；规约，精简数据量；变换，规范化和离散化数据，使之更适合挖掘和分析。数据预处理能显著提升数据质量，确保分析结果的准确性和稳定性。
数据预处理_BP_预处理_数据预处理_
10-03
数据预处理是机器学习流程中的关键步骤，尤其在构建BP（Back Propagation）神经网络模型时，其重要性不言而喻。BP神经网络是一种基于梯度下降算法的多层前馈网络，常用于分类和回归问题。在这个过程中，数据预处理...
数据预处理从入门到实战 基于 SQL 、R 、Python.zip
03-03
数据预处理是人工智能和机器学习领域中的核心环节，它对模型的性能有着至关重要的影响。本资源包"数据预处理从入门到实战 基于 SQL 、R 、Python.zip"聚焦于如何通过SQL、R和Python进行有效且高效的数据预处理。以下...
针对qwen微调模型进行数据预处理.zip
03-02
在人工智能领域，数据预处理是项目实践中至关重要的一个步骤，特别是在使用像Qwen这样的微调模型时。Qwen模型可能是一个基于Transformer架构的语言模型，如BERT或GPT，经过特定任务的训练，以提高其在问答、对话或者...
自用程序：各种光谱数据预处理代码matlab.zip_EXPSMOOT_光谱数据_光谱预处理_数据预处理_预处理程序
07-15
标题中的“自用程序：各种光谱数据预处理代码matlab.zip_EXPSMOOT_光谱数据_光谱预处理_数据预处理_预处理程序”揭示了一个与光谱数据分析相关的资源包，其中包含了用于处理光谱数据的MATLAB代码。这个资源特别提到...
数据挖掘实验报告-数据预处理.pdf
07-02
在数据挖掘过程中，数据预处理是至关重要的一步，因为它直接影响到后续分析和挖掘结果的准确性和可靠性。本实验报告主要关注数据预处理中的数据平滑技术，包括均值平滑、中值平滑和边界值平滑，这些都是降低噪声、...
lightgbm类别预测的一些问题
donger__chen的博客
10-09 1万+
    lightgbm在作类别预测的时候，有一些不同的使用方法   import lightgbm as lgb #第一种 estimator=lgb.sklearn.LGBMClassifier() estimator.fit(x_train,y_train) #x_train和y_train 是numpy或pandas数据类型即可 pre = estimator.predic...
无约束优化问题——线搜索
donger__chen的博客
08-25 2606
   注明：本文的向量均取为列向量。    本文尝试通过线搜素的方法解决无约束优化问题 。    线搜索方法是在每一步迭代中先计算一个线性方向p_k，然后决定一个步长alpha_k。具体迭代点变化如下所示：                                                        因此，线搜索方法的关键在于怎样确定搜索方向以及每一次迭代的步长应取多大。 ...
lightgbm实现
donger__chen的博客
03-10 1364
#交叉验证：用于验证某组参数的表现情况并画图，返回为每一轮迭代的评价值 def lightgbm_cv(params,x_train,y_train,n_round,nfold,early_stopping_rounds): import lightgbm as lgb import pandas as pd from matplotlib import pyplot ...
机器学习模型评价与选择
donger__chen的博客
07-10 1214
模型评估的作用 从已训练得到的多个模型中挑选出较好的模型。 以下假设为二分类问题，设样本集为D，分类器为f 评价一：错误率与精度 评价模型好坏，一个最直观的想法就是看它分对或分错的比例，即准确率与错误率。 准确率： acc(f,D)=1m∑I(g(xi)=yi)acc(f,D)=1m∑I(g(xi)=yi)acc(f,D)=\frac{1}{m}\sum I(g(xi)= yi)...
MATLAB数据预处理方法详解与实践
本文将详细探讨在MATLAB环境下进行数据预处理所需掌握的关键知识点，包括数据预处理的基本概念、具体技术以及相关的MATLAB应用。 ### 数据预处理的基本概念 数据预处理是指在数据分析之前对原始数据进行一系列处理...
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