表格数据

全面整理！机器学习常用的回归预测模型（表格数据）🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/回归预测建模的核心是学习输入 X X X 到输出 y y y （其中 y y y 是连续值向量）的映射关系。条件期望 E ( Y ∣ X = x ) E(Y \mid X=x) E(Y∣X=x) 是 X X X 到 y y y 的回归函数。简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。

【论文阅读】GAIN: Missing Data Imputation using Generative Adversarial Nets论文地址：[1806.02920] GAIN: Missing Data Imputation using Generative Adversarial Nets (arxiv.org)

【论文阅读】CTAB-GAN: Effective Table Data Synthesizing论文地址：[2102.08369] CTAB-GAN: Effective Table Data Synthesizing (arxiv.org)

Table-GPT:让大语言模型理解表格数据llm对文本指令非常有用，但是如果我们尝试向模型提供某种文本格式的表格数据和该表格上的问题，LLM更有可能产生不准确的响应。

TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。

疯狂学习GIS

Python批量将Excel内指定列的数据向上移动一行本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，对其中的每一个文件加以操作——将其中指定的若干列的数据部分都向上移动一行，并将所有操作完毕的Excel表格文件中的数据加以合并，生成一个新的Excel文件的方法。