Keras_Preprocessing-1.0.1-py2.py3-none-any.whl

大数据辅助插件下载keras_preprocessing1.0.1，放这里大家随便下载，绝对好用，不限制

A Preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Attributes

在分类及预测任务中对高维类别（category）变量的预处理方法

french_preprocessing-stanfordpostagger-源码

法语预处理 法语版本的ANCIENNE版本斯坦福POSTagger标记的avec利用率。 Nouvelle版本不适合ici： : 法语翻译中的打包包装：标记化，简化，标记（词性标记）和词形化。 安装 Vérifierquepépestinstallée，ainsi que git： ://packaging.python.org/tutorials/installing-packages/ 倒入安装程序包french_preprocessing，执行程序la commande： pip install git+https://github.com/anaishoareau/french_preprocessing-stanfordpostagger.git 注意：Cette命令安装了澳大利亚的dépendances（软件包python nltk）。 常见问题解答，请参见安装说明。

Data_Preprocessing_Tools：此存储库包含数据处理工具的基础。 数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤。 分析未经仔细筛选问题的数据可能会产生误导性结果。 因此，这是数据科学最重要的步骤之一-源码

Data_Preprocessing_Tools 该存储库包含数据处理工具的基础。 分析未经仔细筛选问题的数据可能会产生误导性结果。 因此，这是数据科学最重要的步骤之一。

data_preprocessing：使用Pandas，Numpy，Tensorflow，KoNLPy，Scikit Learn进行数据预处理的方法-源码

数据预处理 使用Pandas，Numpy，Tensorflow，KoNLPy，Scikit Learn进行数据预处理的方法 参考资料： “做吧！熊猫进行数据分析” “机器学习数据预处理简介”

img_preprocessing.m

医学图像几种滤波去噪方法，转换为灰度图，归一化图片大小

NNProject-源码

神经网络项目WiSe2020 / 21 这是一个我们要在其中训练基于样本数据进行自动POS标记的模型的项目。 目录 sample.info ：包含有关样本数据集的信息 data_preprocessing.py ：用于预处理的python程序，创建一个.info和.tsv文件 to_df.py：python程序将一个.tsv文件拆分-例如，由data_preprocessing.py创建的一个文件，用于训练，测试和验证数据 environment.yaml ：用于构建环境的.yaml文件 一般信息 数据预处理 使用文件data_preprocessing.py完成。 打开命令行后，移至包含程序data_preprocessing.py的目录。 在命令行中，输入python data_preprocessing.py --conll=<Path> --outpu

基于tensorflow的tflearn库实现部分RCNN功能

# 工程内容 这个程序是基于tensorflow的tflearn库实现部分RCNN功能。 # 开发环境 windows10 + python3.5 + tensorflow1.2 + tflearn + cv2 + scikit-learn # 数据集 采用17flowers据集, 官网下载：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/ # 程序说明 1、setup.py---初始化路径 2、config.py---配置 3、tools.py---进度条和显示带框图像工具 4、train_alexnet.py---大数据集预训练Alexnet网络，140个epoch左右，bitch_size为64 5、preprocessing_RCNN.py---图像的处理（选择性搜索、数据存取等） 6、selectivesearch.py---选择性搜索源码 7、fine_tune_RCNN.py---小数据集微调Alexnet 8、RCNN_output.py---训练SVM并测试RCNN（测试的时候测试图片选择第7、16类中没有参与训练的，单朵的花效果好，因为训练用的都是单朵的） # 文件说明 1、train_list.txt---预训练数据，数据在17flowers文件夹中 2、fine_tune_list.txt---微调数据2flowers文件夹中 3、1.png---直接用选择性搜索的区域划分 4、2.png---通过RCNN后的区域划分 # 程序问题 1、由于数据集小的原因，在微调时候并没有像论文一样按一个bitch32个正样本，128个负样本输入，感觉正样本过少； 2、还没有懂最后是怎么给区域打分的，所有非极大值抑制集合canny算子没有进行，待续； 3、对选择的区域是直接进行缩放的； 4、由于数据集合论文采用不一样，但是微调和训练SVM时采用的IOU阈值一样，有待调参。

data_preprocessing:该存储库与所有数据预处理和功能工程有关-源码

data_preprocessing:该存储库与所有数据预处理和功能工程有关

Haihua_competition：Haihua 2021 AI竞赛的基准代码-源码

Haihua_competition 海华2021年AI竞赛的基准代码 比赛链接： （专业组） （学生组） 如何使用基线： 安装所需的软件包 pip install requirements 将train.json和validation.json移到与代码相同的目录中 python preprocessing.py python run_base.py --task_name rc --do_train --do_eval --data_dir . --init_checkpoint hfl/chinese-bert-wwm-ext --max_seq_length 512 --train_batch_size 16 --eval_batch_size 8 --learning_rate 1e-5 --num_train_epochs 5 --output_dir mrc_b

Image_Preprocessing_Steps-源码

图像预处理 在该存储库中，将演示Python编程语言和OpenCV库将处理应用于图像的能力。 数字图像处理是使用计算机算法对数字图像执行图像处理。 作为数字信号处理的子领域，数字图像处理相对于模拟图像处理具有许多优势。 它允许将更广泛的算法应用于输入数据-数字图像处理的目的是通过抑制不必要的失真和/或增强某些重要图像功能来改善图像数据（功能），从而使我们的AI计算机视觉模型可以从改进后的数据中受益。 图像处理分为三个步骤： 首先，使用光学设备（如扫描仪或照相机）导入图像，或通过计算机生成的图像进行制作。 其次，以某种方式操纵或分析图像。 此步骤可以包括图像改进和数据汇总，或者对图像进行分析以找到人眼看不到的规则。 例如，气象学家使用此处理来分析卫星照片。 最后，输出图像处理结果。 结果可能是图像以某种方式更改过，或者可能是基于图像分析或结果的报告。 1.阅读图像 img =

python_preprocessing-源码

python_preprocessing

vox_preprocessing-源码

vox_preprocessing

1p_preprocessing:1p成像的预处理-源码

1p_预处理 1p成像的预处理 CellScreener.mlapp快速入门指南 单击“加载V（mat / avi）”按钮，选择神经元记录的.mat或.avi文件，打开。 加载将需要一些时间。 当前版本的视频文件已加载到内存中以便快速访问。 通过选择“原始”来更改视图。 下拉菜单中的“ dF / F”和“ maxproj”。 单击加载ms.mat，从所需的单元格提取预处理中选择ms.mat输出。 使用Convert_pcaSFPs_to_CNMFE_SFPs.m将PCA / ICA封装批量转换为ms文件。 ms.mat的最低要求ms.SFP ------所有ROI的尺寸，高度x宽度x n_ROI ms.RawTraces ------所有ROI的时间轨迹， n_time_points x n_ROIs ms.FiltTraces ------过滤所有ROI的时间轨迹， n_time_po

Detectron2_preprocessing-源码

Detectron2_preprocessing

VAT_rebate_quality_china-源码

增值税退税质量中国 本文研究了中国产业政策，增值税出口税对质量提升的影响。 我们使用2002-2006年的中国交易数据来分离增值税退税的外生变化和HS6出口优质产品的公司产品变化的因果关系。 表中的内容 00_data_catalog / HTML_ANALYSIS / temporary_local_data / 01_data_preprocessing / 00_download_data / ADDITIONAL_VARIABLES / APPLIED_MFN_TARIFFS / BACI / 国家的名字/ 密度/ HOMOGENEOUS_GOODS / 适马/ TRADE_CHINA / VAT_REBATE / 世界银行/ 02_transform_tables / 报告/ 01_model_estimation / 00_replicate_previous

simple_preprocessing:这是使用python进行的简单预处理-源码

简单的预处理 这是使用python进行的简单预处理 如何使用 将其放在同一目录中 使用以下命令在文件中导入简单的预处理 import simple_preprocessing import preprocessing 对于proces，您可以使用字符串和数组 _input = "example" data_input = preprocessing ( _input ) 这个简单的预处理流程是cleaning => tokenization => filtering => stemming => term 如果您在某处放置了stoplist.txt，则可以将其提供给filtering, stemming, term或不要：) 而已

loren_frank_data_processing：用于从Loren Frank的实验室读取数据的Python工具-源码

loren_frank_data_processing loren_frank_data_processing包使用处理的Matlab数据导入为友好的python格式。 为了使用，数据必须遵循此的格式。 产品特点 利用pandas DataFrame ，表达标签数据格式以及关联的数据操作和对齐工具的优势。 时间被编码为熊猫Timedelta ，通过将时间序列表示为浮点数来避免有趣的事情。 方便的实用程序，用于重塑相对于感兴趣事件的时间序列（ reshape_to_segments ） 安装 pip install loren_frank_data_processing 要么 conda install - c edeno loren_frank_data_processing 包依赖 loren_frank_data_processing需要： python> = 3.5

Data_Mining－Practical Machine Learning Tools n Techniques 4th Edition

I.H.Written, E.Frank, M.Hall, C.J.Pal Highlights Explains how machine learning algorithms for data mining work. Helps you compare and evaluate the results of different techniques. Covers performance improvement techniques, including input preprocessing and combining output from different methods. Features in-depth information on probabilistic models and deep learning. Provides an introduction to the Weka machine learning workbench and links to algorithm implementations in the software.