数据预处理

数据分析案例：环境数据分析随着工业化和城市化进程加快，环境监测已成为衡量生态健康的重要手段。通过对空气质量、气象数据和污染物浓度的分析，可以及时发现污染源、预测污染趋势，为城市管理和公众健康提供决策支持。本案例以某城市空气质量监测站逐小时监测的 PM2.5、PM10、CO、NO₂、O₃ 等污染物浓度及气象数据为例，演示如何利用 Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn 对环境数据进行清洗、探索、建模和预警分析。

数据分析案例：能源数据分析随着可再生能源和智能电网的发展，电力需求预测与能源管理成为了能源行业的核心任务。准确把握用电负荷变化规律，不仅能帮助电网调度与发电计划合理安排，还能支持需求响应、节能减排和动态定价。本案例以某城市区域的用电负荷与天气数据为例，示范如何利用 Pandas 对能源数据进行清洗、探索、特征工程和负荷预测建模，为智能调度和运维决策提供数据支撑。

Java 大数据在智能安防入侵检测系统中的多源数据融合与分析技术（171）💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！💖

机器学习怎么做特征工程特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

数据挖掘——数据预处理箱线图检测离群数据：删除离群点将来自多个数据源的数据组合成一个连贯的数据源r p , q = ∑ ( p − p ˉ ) ( q − q ˉ ) ( n − 1 ) σ p σ q = ∑ ( p q ) − n p q ‾ ( n − 1 ) σ p σ q r_{p, q}=\frac{\sum(p-\bar{p})(q-\bar{q})}{(n-1) \sigma_{p} \sigma_{q}}=\frac{\sum(p q)-n \overline{p q}}{(n-1) \sigma_{p} \

像污秽一样

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：

青春之我_XP

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。