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数据探索性分析与数据
预处理
1
数据摘要:通过 pandas 的 read_csv 方法将 csv 格式数据读入为 DataFrame 格式数据,通过判断数据类型为 int64 或者 floa
2023-03-15 16:11:45
1.26MB
1
实验一:数据
预处理
.rar
实验一:数据
预处理
.rar
2023-03-10 15:42:38
246KB
1
世界气候数据
预处理
分析-数据集
世界气候 ClimateChange.xlsx
2023-03-06 23:46:40
1.55MB
数据集
1
数据
预处理
ppt(内容包括总体介绍_标准化与正则化_缺失值处理_降维处理)
笔者在给同事培训“数据
预处理
”专题时使用的ppt,共3讲。分别是: 数据
预处理
1_总体介绍_标准化与正则化 数据
预处理
2_缺失值处理 数据
预处理
3_降维处理 主要内容是对数据
预处理
的框架式总结,来源均来自互联网(如有侵权请评论告知,谢谢)。
2023-03-06 18:47:28
3.09MB
数据预处理
降维
数据标准化
缺失值处理
1
VC++图像
预处理
及数字识别源代码
内容索引:VC/C++源码,图形处理,数字识别 VC++基于神经网络的数字图片识别技术,并可对图片进行灰度处理、二值化、递推锐化、去离噪声、字符分隔等处理功能,调试时请将在Debug目录中生成的EXE文件拷贝至Release目录里运行,因为那里有测试图片。
2023-03-03 08:48:39
191KB
VC/MFC源代码
图形图像多媒体源代码
1
文本情感分类,影评数据IMDB
预处理
,RNN,LSTM
对下载的IMDB数据集中的test和train分别进行
预处理
从而方便后续模型训练,代码为PreProcess.py。
预处理
主要包括:大小写转化、特殊字符处理、stopwords过滤、分词,最后将处理后的数据存储为CSV格式,以方便后续调试。借用了nltk的 stopwords 集,用来将像 i, you, is 之类的对分类效果基本没影响但出现频率比较高的词,从训练集中清除。
2023-03-01 16:29:27
1KB
pytorch
RNN
lstm
情感分类
1
matlab红外光谱
预处理
,MSC,SG平滑等多种
预处理
算法,matlab代码
matlab红外光谱
预处理
,MSC,SG平滑等多种
预处理
算法,matlab代码
2023-02-27 13:21:24
11.82MB
红外光谱
预处理
matlab
1
matlab心电图程序代码-ApneaECGAnalysis:该项目包括APNEA-ECG数据库的
预处理
和用于每段OSA检测的LSTM-RNN
matlab心电图程序代码基于呼吸暂停-心电图的OSA检测代码 该项目包括用于呼吸暂停ECG的
预处理
方法和用于每段OSA检测的LSTM-RNN模型。 介绍 如果要使用此程序,应首先下载Apnea-ecg数据库。 在这里,我们提供了一个下载链接,代码为:8fuq。 用法 然后,按照以下步骤操作,您将获得OSA检测模型。 在python中使用matlab函数。 遵循官方文件。 运行preprocessOfApneaECG.mit2Segments.py 。 此python文件将Apnea-ECG数据库转换为每分钟的ECG段,包括训练集(a01-a20,b01-b05,c01-c10)和测试集(x01-x35)。 不要忘记在mit2Segments.py中设置路径信息。 运行preprocessOfApneaECG.preProcessing.py 。 该python文件处理每分钟的ECG片段,包括ECG去噪,从ECG提取RRI,RAMP和EDR信号,在RRI和RAMP上进行平滑和样条插值以及对EDR信号进行下采样。 此外,我们根据RRI将这些细分分为两种:噪声和清晰。 运行produceD
2023-02-25 22:07:26
363.93MB
系统开源
1
微博短文本
预处理
及学习研究综述
认为因短文本具有特征稀疏性和高度冗余性,微博短文本的
预处理
及学习方法研究已经成为微博信息挖掘及应用的关键,并在许多方面有着非常重要和广泛的应用。重点分析微博短文本的特性,并对微博短文本的
预处理
和学习方法及其应用现状进行归纳和总结,包括短文本特征表示、短文本特征拓展与选择、短文本分类与聚类学习、热点事件发现及自动文摘等。最后指出相关研究的局限性,并对未来的发展方向进行展望。
2023-02-23 20:58:56
738KB
微博短文本;
预处理;
短文本学习;
热点事件发现;
1
fmriflows:fmriflows是许多(相关的)fMRI分析管道的联合体,包括解剖和功能
预处理
,单变量第一级和第二级分析以及多元模式分析
功能磁共振成像 fMRIflows是完全自主的单变量和多变量fMRI处理管道的集合。 这包括解剖和功能上的
预处理
,信号混杂的估计以及在受试者和小组水平上的单变量和多变量分析。 显而易见, fMRIflows受到和其他开源项目的极大启发,并从它们的思想和解决方案中大力借鉴。 但是尽管可以被描述为“玻璃”盒子软件,但fMRIflows更像是鞋盒。 易于打开,易于理解,内部简单易用,可轻松更换和更改内部组件。 这完全是由于fMRIflows所有源代码都存储在笔记本中。 如果您正在出版物中使用fMRIflows ,请与作者 fMRIflows联系,以获取有关如何引用此工具箱的更多信息,因为该出版物目前正在准备提交。 安装及使用 使用容器 使用fMRIflows的最佳方法是直接在相应的容器( 或 )中运行它。 可以使用docker pull miykael/fmriflows命令从Docker
2023-02-20 05:20:22
18.71MB
python
neuroimaging
fmri
bids
1
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