svdmi 该Python脚本包含NLP中的几种常用预处理，例如PPMI计算，基于SVD的降维和基于PLSR的分布预测。 依存关系 需要以下软件包。 Python 2.7（未经Python 3测试） 麻木 安装 svdmi没有特定的安装。 一旦安装了所有依赖项，就可以按照用法部分所述运行svmi。 用法 PPMI 积极的点向互惠信息 $ python svdmi.py -m PPMI -i raw_co-occurrences_matrix_file_name -o ppmi_matrix_file_name SVD 基于奇异值分解的降维（SVD1）和矩阵平滑（SVD2）。 对于SVD1模式 $ python svdmi.py -m SVD1 -i matrix_file_name -o dimensionality_reduced_matrix_file_name -n

1、欧空局哥白尼服务器，批量下载哨兵系列，包括哨兵1号、2号、3号和5P的批量下载以及批量预处理。sentinel-1 GRDH数据支持批量多线程预处理，包括去噪，轨道文件自动下载校准，多视处理等。sentinel-2支持基于sen2cor插件多线程大气校正，并转格式为tiff/envi/img格式。 2、USGS服务器，可以批量高速下载Landsat1-5 MSS ，Landsat4-5 TM， Landsat7 ETM以及Landsat-8 OIL数据，并支持辐射定标，6S大气校正。Landsat7和Landsat8支持全色波段融合。支持SRTM下载，sentinel-2下载 3、支持MODIS所有产品的批量高速下载。下载源为Nasa网站。并支持MODIS产品的批量预处理。保持hdf格式转tiff/env/img格式，坐标系添加。 4、支持下载ASF网站sar数据，包括alos，sentinel-1等，包括12.5米分辨率全球DEM数据 以及Landsat1-8全系列数据，modis全系列，并支持所下载数据包括6S大气校正在内的批量预处理。以及批量裁剪、栅格矢量互转，批量波段运算等功能。 5、提供基于开源机器学习算法的，贝叶斯分类器、随机森林、支持向量机、神经网络等监督分类器，以及聚类分析等非监督分类器。支持遥感多光谱数据的分类。 6、提供基于矢量数据shapefile格式的批量处理工具箱，包括批量坐标转换、矢量转栅格、栅格转矢量、矢量合并、DEM等高线提取、SHP转KML、KML转SHP。栅格数据工具箱包括：栅格去碎斑，栅格镶嵌，栅格批量重投影，栅格批量重采样，栅格批量裁剪，栅格统计，植被覆盖度批量计算，批量RPC正射校正，批量波段运算，批量栅格格式转换，Landsat-8批量地表温度反演（劈窗算法，单窗算法），Landsat-8批量湿度反演。 7、支持高分-1WFV，高分-6WFV，高分-1PMS，高分-２PMS，高分-6PMS数据批量辐射定标6S大气校正，RPC正射校正，批量全色融合。 8、支持word批量转PDF以及PDF批量转word。

face_recognition 项目名称为：自建数据集人脸识别。该项目利用电脑自带摄像头或者已有照片进行人脸数据集建立，再进行人脸检测，人脸识别，人脸预测，包括数据采集、数据预处理、建模、模型训练、模型使用预测全过程。项目使用Openc3进行数据采集、数据预处理，Keras 进行建模，模型参考了VGG16网络，包含4个卷积层，5个LeRu层，2个池化层，3个Dropout层，2个全连接层，1个flatten层，1个分类层，共18层。 更多内容，请看代码中的 read_me.pdf ！

数据挖掘论文合集，这是数据预处理部分的论文。相关的论文还有关联挖掘、聚类挖掘、决策树、数据挖掘的实际应用等部分，这些都会陆续上传。

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哨兵全系列卫星遥感数据下载，批量预处理，包括大气校正，转格式重采样。landsat-8，MODIS批量下载预处理。支持国产高分1/2/6卫星数据批量大气校正、全色波段融合，正射校正等。

脑MRI序列的预处理 这是对ADNI数据集的大脑MR图像进行预处理的管道通过使用FMRIB软件库（ FSL ）和高级归一化工具（ ANTs ）。 1.安装FSL和ANT 按照说明下载并安装FSL 。 从或源代码编译ANT 。 2.安装Python软件包 所有必需的库如下所示： tqdm 麻木 科学的 py 尼巴​​贝 matplotlib sciKit-fuzzy（可选） scikit-learn（可选） 3.下载数据集 此仓库中使用的数据集是ADNI1和ADNI2的AD和NC筛选图像。 见。 这是原始图像的一个样本。 4.重新组织文件 将工作目录切换到src 。 运行reorgnize.py，它将ADNI1和ADNI2合并到一个文件夹中。 python reorgnize.py 5.注册 运行registraion.py通过FSL FLIRT将图像转换为模板的坐标系。

文本预处理介绍 文本预处理一般是指将原始数据通过数据转换,缺失处理等手段转化为符合要求的“新”数据集的过程。预处理本身是一件极其耗费时间的事情，繁琐且涉及细节很多。预处理做的不好，对后面的建模分析等等都会有很大的影响。 对于自然语言的文本数据,处理过程一般包括文本清洗、分词等，其中每个步骤在中英文处理时都有些不同,如中文分词的难度远大于英文,而英文需要转换大小写、词形还原等步骤。 接下来将会分别介绍中英文预处理中的重点环节，结合实际介绍和使用包括jeba,NLTK 等工具包,实现分词和词干提取等步骤,最后展示完成一个（词频统计）实际任务。 一般来说,文本数据预处理的第一步是文本清洗，这个环节非

[英语] 该演示展示了如何实现 ZCA 白化以输入到卷积神经网络 (CNN)。 其解释请参考补充文件。 CNN 的输入层可以自动对图像进行归一化通过指定“ zscore”。 但是到2020a还没有实现ZCA白化，这个脚本最后定义了ZCA函数作为辅助函数。 [日本人]在这个演示中，ZCA 白化作为深度学习分类的预处理。 ZCA美白请参考参考资料。如果在定义图像输入层时指定'zscore'，则可以自动进行预处理。但是，尽管您可以使用均值、标准偏差等进行“逐像素”预处理，但考虑到“像素间”信息的 ZCA 认识到，在 2020a 中，无法在“”内指定名称。 ZCA美白可以非常有效[4]，取决于数据和网络等许多条件，它可能对提高准确性的贡献不大。 [参考] [1] Matlab 答案：如何将 PCA 应用于图像以通过示例降低其维数？ https://jp.mathworks.com/matlab