数据预处理

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动手学深度学习-2数据预处理、3线性代数目录数据预处理读取数据集处理缺失值转换为张量格式小结线性代数标量向量长度、维度和形状矩阵张量张量算法的基本性质

【机器学习】独立成分分析的基本概念、应用领域、具体实例（含python代码）以及ICA和PCA的联系和区别独立成分分析（Independent Component Analysis，简称ICA）是一种统计方法，用于从多个观察到的混合信号中提取出原始的独立信号源

数据挖掘之数据预处理数据预处理是数据挖掘中的一个关键步骤，它的主要目的是对原始数据进行清洗、转换和格式化，以确保其质量和一致性，从而为后续的数据挖掘任务（如分类、回归、聚类等）提供可靠的数据基础。数据预处理一般包括以下几个主要步骤：

数学建模-数据预处理（数据清洗、标准化）在数学建模的比赛中，数据分析类的题目中往往我们要面对大量的数据，在给出的数据中，如果数据缺失会影响到判断和后序的操作

【机器学习基础】数据预处理【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科，通过算法和模型让计算机从数据中学习，进行模型训练和优化，做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言，依赖于强大的开源库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。本专栏介绍机器学习的相关算法以及基于Python的算法实现。

【2024LLM应用-数据预处理】之如何从PDF，PPT等非结构化数据提取有效信息（结构化数据JSON）？🥰大家知道吗,之前在给AI大模型"喂数据"的时候,我们往往需要把非结构化数据(比如PDF、PPT、Excel等)自己手动转成结构化的格式,这可真是太累人儿了。🥵

数据预处理 #数据挖掘 #python数据分析中的预处理步骤是数据分析流程中的重要环节，它的目的是清洗、转换和整理原始数据，以便后续的分析能够准确、有效。预处理通常包括以下几个关键步骤：

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从Series到DataFrame：Python数据操作的转换技巧在数据分析和处理的过程中，我们经常需要在Pandas库中对Series和DataFrame进行操作。本文将介绍如何将Series转换为DataFrame，以及如何提取DataFrame中的某一列。首先，我们将通过使用to_frame()函数将Series转换为DataFrame。然后，我们将展示如何使用索引操作符[]来提取DataFrame中的某一列。最后，我们将打印出结果以验证操作的正确性。这些基本的数据操作技巧对于任何使用Python进行数据分析的人来说都是非常有用的。

机器学习：葡萄酒品质预测说明，此项目是我的期末大作业，包括了对数据集探索，预处理以及分类的各个详细过程与描述，代码简单，主要是一个分类项目的流程，并没有对模型进行深度研究，因此我写在这里。

机器学习中表格数据预处理目录缺失值处理在dataframe中进行填补使用模型填补缺失值（随机森林）异常值数据无量纲化中心化数据归一化

Orange3数据可视化(小提琴图)小提琴图小提琴图和箱线图类似，用来显示数据分布和概率密度。结合了箱线图和密度图的特征，用来显示数据的分布形状。

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Python数据分析实验二：Python数据预处理1、目的：掌握数据预处理和分析的常用库Pandas的基本用法，学生能应用Pandas库实现对数据的有效查询、统计分析，以及进行必要的数据预处理；能使用Matplotlib库进行数据可视化，从而为进一步的机器学习应用做好必要的准备。

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如何基于香橙派AIpro对视频/图像数据进行预处理本文分享自华为云社区《如何基于香橙派AIpro对视频/图像数据进行预处理》，作者：昇腾CANN。受网络结构和训练方式等因素的影响，绝大多数神经网络模型对输入数据都有格式上的限制。在计算机视觉领域，这个限制大多体现在图像的尺寸、色域、归一化参数等。如果源图或视频的尺寸、格式等与网络模型的要求不一致时，我们需要对其进行数据预处理。

数据仓库原理（一）1、多数据源数据仓库和数据挖掘的数据通常来自多种数据库或计算机应用系统或数据文件、web页面。2、多数据源在集成的问题

Orange3数据预处理(转置组件)选项 "Remove redundant instance" 是在转置时进行数据去重的选项。当勾选此选项时，如果在原始数据中存在多个相同的记录（即每个特征列中的数据完全一样），则在转置操作中只保留其中唯一的一个记录，并从转置后的数据中删除其余记录。这个选项可以在一定程度上优化数据的质量和性能。因为如果原始数据中存在重复的记录，在转置操作中这些重复的记录会被转置为多个完全相同的特征列，而这些列中的数据都是完全相同的。这样会导致转置后的数据出现冗余信息，从而使得数据更难以理解和操作，甚至引起后续分析模型的异

一见已难忘

Pandas 数据处理-排序与排名的深度探索【第69篇—python：文本数据处理】Pandas是Python中广泛使用的数据处理库，提供了丰富的功能来处理和分析数据。在数据分析过程中，经常需要对数据进行排序和排名，以便更好地理解和分析数据。本文将介绍Pandas中常用的排序、排名方法，包括sort_index、sort_values和rank，并通过代码实例和解析来演示它们的使用。

基于Python实现地标景点识别地标景点识别是一种基于计算机视觉技术的应用，旨在通过对图像进行分析和处理，自动识别出图片中的地标景点。本文将介绍地标景点识别的背景和原理，并使用Python编程语言来实现一个简单的地标景点识别系统。

【深度学习实验】网络优化与正则化（五）：数据预处理详解——标准化、归一化、白化、去除异常值、处理缺失值深度神经网络在机器学习中应用时面临两类主要问题：优化问题和泛化问题。优化问题：深度神经网络的优化具有挑战性。