俗话说“庙小妖风大，水浅王八多”，作为一名自然语言处理的水货研究生，通常只是对论文有着一知半解的了解，然而因为毕竟人老了年纪大容易忘事，有时候还是想把这一知半解的想法用文字写出来，以便之后回顾，看官勿喷，水货要开始动笔了。 文本建模是自然语言处理领域中很基础的内容，而且也已经被研究了千万遍，这个系列我主要的思路是从LSA->pLSA->unigram model ->L
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2024-05-09 11:04:22
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数据预处理一、定义背景：现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 数据预处理：数据预处理（data
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2024-01-30 23:17:34
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docs<-list() setwd("E:/test/"); dirlist<-dir(); voc<-c() for(file in dirlist) { f<-paste(getwd(),'/',file,sep='') data <- scan(f, what="") data <- gsu
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2017-05-29 10:50:00
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目录1、什么是数据预处理2、常见的数据问题3、数据预处理的流程4、常用的数据预处理库5、开发工具与环境1.安装jupyter2.使用jupyter3.安装数据预处理库1、什么是数据预处理数据预处理是数据分析或数据挖掘前的准备工作，也是数据分析或数据挖掘中必不可缺少的一环，它主要通过一系列的方法来处理“脏”数据、精确地抽取数据、调整数据的格式，从而得到一组符合准确、完整、简洁等标准的高质量数据，保证
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2023-11-25 15:51:00
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一、LDA（线型判别分析-Linear Discriminant Analysis）1.基本原理给定训练集样例，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能的接近、异类样例的投影点尽可能地远离；在对新样本分类时，将其投影点同样的投影到这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样例的位置。LDA的中心思想就是最大化类间距离以及最小化类内距离。 图片来源于周志红的《机器学习》 2.LD
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2021-12-01 16:01:05
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re模块：专注于正则表达式的字符串处理，适合文本挖掘和数据清洗。numpy：提供高效的数值计算功能，是科学计算和数据分析
在深度学习模型开发中，数据预处理是一个至关重要的环节。恰当的数据预处理不仅可以提升模型的训练效果，还能显著降低后期模型部署的风险。在这篇博文中，我将详细介绍如何有效解决深度学习模型数据预处理中的常见问题。
## 问题背景
在一次项目实施中，我遇到了一个数据预处理的问题。我们准备训练一个目标检测模型，但数据集中的图像质量参差不齐，且标签存在误差。这导致模型训练中出现了不必要的波动，最终影响了模型
名词解释AXISAxis本质上就是一个SOAP引擎，提供创建服务器端、客户端和网关SOAP操作的基本框架。SOAP是一个基于XML的用于应用程序之间通信数据编码的传输协议。最初由微软和Userland Software提出，随着不断地完善和改进，SOAP很快被业界广泛应用. 数字水印数字水印就是在被保护的数字对象（如静止图像、视频、音频等）中嵌入某些能够证明版权归属或跟踪侵权行为的信息，这些信息可
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2024-08-10 13:44:53
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数据处理（二）：数据预处理这篇文章比较长，大家一定要耐心看下去，并且用代码自己打一遍。相信大家会有收获的 由于数据挖掘中，海量的原始数据有很多不完整，会导致数据挖掘的结果产生偏差。所欲需要对数据进行数据预处理。数据预处理主要包括：数据清洗数据集成数据变换数据规约1.数据清洗数据清洗主要是**删除原始数据集中的无关数，重复数据，平滑噪声处理，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等1.1 缺
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2023-12-24 09:24:15
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在人工智能中，进行数据预处理是非常重要的步骤。数据预处理是将原始数据整理，清洗、修正或去除不需要的数据或噪声以及准备数据。下面就让我们来了解一下数据预处理的步骤和相关代码。一、数据预处理的步骤去除噪声在数据中可能会存在噪声、无意义、重复或缺失的数据。为了保证机器学习算法的准确性和可靠性，需要对这些无用数据进行清理和去除。数据转换由于机器学习模型的处理能力有限，因此有些数据类型无法进行处理。这就需要
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2023-11-10 20:41:47
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作为现代的计算机科学和人工智能领域的重要技术分支，自然语言处理涉及到了语言学，数学，和计算机科学。自然语言处理和语言学的研究对象一样是自然语言，但是其侧重点在于自然语言通信计算机系统的实现，属于计算机科学研究范畴。同时，鉴于其研究过程中需要运用来自外界的知识，自然语言处理也被认为是解决人工智能的研究核心。在应用层面，自然语言处理是企业和开发者用于文本分析和挖掘的工具，现在已经在电商、金融、物流、文
近年来，人工智能技术的高速发展备受瞩目，而其中的一个关键领域就是机器学习模型的开发和部署。越来越多的企业和组织开始投入巨资进行模型开发和部署，以提升自身业务的智能化水平。为了帮助大家更好地理解和掌握模型开发与部署的相关知识，我们特地整理了本次直播的关键内容，带大家深入探讨这个热门话题。一、模型开发数据预处理数据预处理是模型开发的重要环节，包括数据清洗、数据转换和数据归一化等。通过这些步骤，将原始数
原创
2023-10-31 14:39:22
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本文约6700字，建议阅读12分钟本文讨论了5种专门研究时间序列预测的深度学习体系结构。时间序列预测在最近两年内发生了巨大的变化，尤其是在kaiming的MAE出现以后，现在时间序列的模型也可以用类似MAE的方法进行无监督的预训练。Makridakis M-Competitions系列（分别称为M4和M5）分别在2018年和2020年举办（M6也在今年举办了）。对于那些不了解的人来说，m系列得比
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2023-11-11 16:50:10
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大数据蕴含巨大价值，引起了社会各界的高度关注。大数据的来源多种多样，从现实世界中采集的数据大体上都是不完整、不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘和分析，或分析挖掘的结果差强人意。为了提高数据分析挖掘的质量，需要对数据进行预处理。数据预处理方法主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。1 .数据清洗现实世界的数据常常是不完全的、含噪声的、不一致的。数据清洗过程包括缺失数据处理、噪声数据处理，以
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2024-04-23 16:42:10
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数据预处理 Preprocessing data在transformers中，数据处理的主要工具是文本标记器tokenizer。我们可以使用模型对应的文本标记器类型，也可以直接使用AutoTokenizer自动分类。文本标记器首先会把文本分割成单词、标点符号等，这些被分割的元素叫作token。然后将token转化为数字，使之能被转化为训练用的张量tensor。除此之外，一些特定的文本标记器还会加上
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2024-04-22 13:45:10
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处理数据在这里，将介绍如何使用Transformers库来对数据进行处理，我们主要使用的工具是tokenizer。你可以创建一个和模型相关的tokenizer类，或者直接使用AutoTokenizer类。tokenizer是用来把一段文本划分成单词（或者单词的一部分，标点符号等）这些划分以后的到的结果，通常称之为tokens。接下来把这些tokens转换成numbers，这样就可以创建一个tens
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2024-04-07 09:31:36
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数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。一、数据清洗1.缺失值处理 处理缺失值分为三类：删除记录、数据补差和不处理。 数据补插方法： 1. 补插均值/中位数/众数 2. 使用固定值 3. 最近邻补插 4. 回归方法 5. 插值法 插值法介绍： （1）拉格朗日插值法 （2）牛顿插值法 （需要另写，具有承袭性和易于变动节点的特点） （3）Her
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2023-11-28 14:48:13
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<!--- 预处理（预编译） --->
<?php
/*
防止 sql 注入的两种方式：
1. 人为提高代码的逻辑性，使其变得更严谨，滴水不漏。 比如说 增加判断条件，增加输入过滤等，但是智者千虑必有一失。（不推荐）
2. sql 语句的预处理
*/
// 预处理: 就是在程序正式编译之前，事先处理，因为有些功能实现
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2023-07-22 15:58:22
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各种数据分析技术的对象是数据源中的数据数据源中的数据可能不完整（如某些属性的值不确定或空缺）、含噪声和不一致（如同一个属性在不同表中的名称不同）、量纲不同如果直接在这些未经处理的数据上进行分析，结果不一定准确，效率也可能较低需要使用清理、集成、变换、归约等预处理方法改善数据质量，从而提高数据分析的效率与质量主要介绍数据清理、集成、变换、规约等预处理技术数据清理用于消除噪声、数据不一致及数据不完整噪
原创
2018-04-11 11:09:03
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数据预处理 sec_pandas 到目前为止，我们已经介绍了处理存储在张量中数据的各种技术。为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中，
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2021-07-19 16:30:00
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