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Python数据预处理

于 2020-09-17 发布
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代码说明:

说明:  Python数据预处理示例,包括数据清洗、数据整合、数据变换等操作。(Python data preprocessing examples, including data cleaning, data integration, data transformation and other operations.)

文件列表:

Python数据预处理\Python数据预处理.ipynb, 105248 , 2019-04-19
Python数据预处理\titanic.csv, 35191 , 2017-09-27
Python数据预处理, 0 , 2019-04-19

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  • LZYSAD
    雷达数据处理的重要模型算法之一,该代码对imm算法的不同参数下进行了详细的仿真,(One of the important model algorithms for radar data processing, the code simulates the IMM algorithm in detail under different parameters.)
    2018-09-06 13:02:17下载
    积分:1
  • autoencoder_v1
    用于数据自编码,非线性压缩,降维的一种方法;与PCA不同,pca为线性降维方式(Data auto encoding, nonlinear compression)
    2018-08-02 20:07:50下载
    积分:1
  • Spider_baiduvideo
    利用urllib.request进行爬虫, 下载百度视频页面的所有图片保存到本地(Use urllib.request for crawl. Download all the pictures from Baidu video page to local.)
    2018-04-02 18:32:19下载
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  • Wavelet-Packet
    基于混合信号的小波包分解技术在故障特征提取中的应用(Feature Extraction Using Multisignal Wavelet Packet Decomposition)
    2017-04-15 15:49:06下载
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  • DataMiningProject-Bearing
    说明:  用于轴承大数据的故障诊断和数据挖掘,可将轴承的振动信息进行数组分析,获得预测模型,准确率较高(It can be used for fault diagnosis and data mining of bearing big data. It can analyze the vibration information of bearing by array and obtain the prediction model with high accuracy)
    2020-04-12 12:38:34下载
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  • PLSR程序
    说明:  偏最小二乘回归!PLSR,可用于解决一些回归问题!(Partial least squares regression! PLSR can be used to solve some regression problems!)
    2019-11-29 20:42:27下载
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  • HMM-homework
    说明:  隐马尔科夫实现,包含forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm(Hidden Markov implementation, including forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm)
    2019-04-26 17:02:43下载
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  • 从零开始学Python网络爬虫源代码+教学PPT
    《从零开始学爬虫》的配套资料(PPT和源码)("Learning Reptiles from Zero" (PPT and Source))
    2019-03-18 22:06:06下载
    积分:1
  • YTCVI47
    徐士良《C常用算法程序集》第2版 第2部分()
    2018-02-05 12:36:49下载
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  • sklearn-tree-BN-knn
    说明:  分类器的性能比较与调优: 使用scikit-learn 包中的tree,贝叶斯,knn,对数据进行模型训练,尽量了解其原理及运用。 使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较,分析它们的特点。 本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers: We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the data model and try to understand its principle and application. The performances of three classifiers are compared and their characteristics are analyzed. The data set used in this experiment is house and segment.)
    2021-04-16 15:08:53下载
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