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数据预处理——机器学习的准备工作，包括填充缺失值、标准化、归一化等
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1、资源内容：基于PaddleX的YOLOv3进行废水水质判断，包括自制数据集、数据加载和预处理、模型选择和调参、模型部署等步骤（完整源码+说明文档+数据）.rar 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路...
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首先，我们需要准备数据。...预处理是机器学习的重要步骤之一，它包括数据清洗、特征工程和特征选择等。在Matlab中，我们可以使用数据预处理工具箱来进行预处理。例如，我们可以使用数据清洗工具箱来处理缺失值和异常值
大数据分析案例：电力窃漏电用户自动识别.rar
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2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据...
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在Matlab中，我们可以使用数据预处理工具箱来进行预处理。例如，我们可以使用数据清洗工具箱来处理缺失值和异常值；我们可以使用特征工程工具箱来提取有效的特征；我们可以使用特征选择工具箱来选择最重要的特征。
F210627001J 牛市行情下的盈利与风险策略管理【程序+文档】.rar
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在进行金融量化分析过程中从外部获取的数据往往是不干净的，需要进行数据预处理（获取、整理、加工和清洗），通常数据预处理过程会占用较多的时间，只有处理好后干净的数据再进行数据分析才是高效可靠的。...
python项目源码-电信运营商客户流失分析与预测实现源码+报告文档.rar
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项目结合理论与实践，涵盖数据预处理、特征工程、模型构建、评估与优化等流程，采用Python核心库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn）和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。 经测试，项目代码运行稳定，结果准确...
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项目涵盖了数据预处理、特征工程、模型训练与评估等核心环节，采用了逻辑回归、决策树、随机森林等多种机器学习算法进行模型构建，并利用交叉验证等技术对模型性能进行了优化。 运行测试表明，该项目代码质量高，...
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本标准规定了机载激光雷达数据获取阶段的基本要求以及技术准备、飞行计划与实施、数据预处理、数据质量检查、成果提交等技术要求。 本标准适用于基础测绘中机载激光雷达数据获取的生产作业。其他性质的测绘工程可以...
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1. 数据预处理：对酒店评论数据进行清洗、分词和去除停用词等预处理操作，以便后续分析。 2. 特征提取：利用词袋模型（Bag of Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等方法将文本数据转换为...
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