01.数据预处理——数据归一化.ipynb

1、内容概要：本资源主要基于Python实现kdd99入侵检测数据集预处理，搭建DNN和CNN神经网络实现kdd99入侵检测分类，适用于初学者学习入侵检测分类使用。 2、入侵检测数据集： 该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。KDD99数据集总共由500万条记录构成，它还提供一个10%的训练子集kddcup.data_10_percent_corrected和测试子集corrected。 3、源代码Handle_data.py是kdd99数据集预处理源代码，kddcup.data_10_percent_corrected.xls是预处理后的数据集。 4、源代码：Kdd_dnn.py是基于DNN神经网络对入侵检测数据集进行分类；kdd_cnn.py是基于CNN神经网络对入侵检测数据集进行分类。

大数据预处理技术---- 预处理大数据预处理技术

数据预处理--去除无用属性

Jupyter中的时间序列预处理工作室：Jupyter笔记本中的时间序列数据预处理Studio

纽约2013年1月出租车乘客上下车地点GPS数据预处理，按时间进行分类处理

Environment OS: macOS Mojave Python version: 3.7 PyTorch version: 1.4.0 IDE: PyCharm 文章目录0. 写在前面1. 基本变换类1.1 填充1.2 擦除1.3 缩放1.4 裁剪1.5 旋转1.6 翻转1.7 颜色1.8 仿射变换和线性变换1.9 归一化和标准化1.10. Lambda2. 组合变换类3. 自定义图像数据增强 0. 写在前面 本文记录了使用 PyTorch 实现图像数据预处理的方法，包括数据增强和标准化。主要的工具为 torchvision.transform 模块中的各种类，要求传入的图片为 PI

针对煤炭原始近红外光谱数据中存在噪声的问题,提出了基于De-SNV与小波阈值去噪组合的煤炭近红外光谱数据预处理方法。采用缺省软阈值法进一步对经过Savitzky-Golay平滑和De-SNV处理的光谱数据去噪,并分别建立了水分、灰分和挥发分的PLS校正模型,通过分析模型的预测性能对该方法的有效性进行评估。实验结果表明,经过该方法预处理的光谱数据所对应的PLS校正模型性能明显优于使用原始光谱数据所建立的PLS校正模型,水分、灰分和挥发分的PLS校正模型的预测均方根误差分别降低至0.007 07,0.040 8,0.008 66,决定系数分别提高至0.858 7,0.743 8,0.778 5。

针对垃圾邮件泛滥的问题，本文基于朴素贝叶斯算法构建了邮件过滤系统，并采取平滑、归一化等方法进行数据预处理，提取结构与统计特征，通过邮件地址、邮件内容等多个方式进行过滤。计算机测试后表明本算法提高了垃圾邮件识别精度与准确率。

非常有用的实战经验，以及全程笔记，比赛经验代码分享，零基础到精通，完整的数据挖掘项目，下载即用，部署可私信，