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。

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本文实例为大家分享了Python数据预处理的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.导入标准库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 2.导入数据集 dataset = pd.read_csv('data (1).csv') # read_csv：读取csv文件 #创建一个包含所有自变量的矩阵，及因变量的向量 #iloc表示选取数据集的某行某列；逗号之前的表示行，之后的表示列；冒号表示选取全部，没有冒号，则表示选取第几列；values表示选取数据集里的数据。 X = dataset.i

PimaIndiansdiabetes-数据预处理实验（一）-附件资源

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骇客深度学习：使用TensorFlow 2和Keras和Python的机器学习教程（包括Jupyter笔记本）-（LSTM，超电流表调整，数据预处理，偏差方差折衷，异常检测，自动编码器，时间序列预测，对象检测，情感分析，使用BERT进行意图识别）

首先本项目的数据来源于参加的数学建模比赛官方C题提供的相关数据，由于在进行建模和数据分析时，发现预处理的数据存在随机异常性、离散性等不利于模型分析的性质，所以使用了拉依达准则对数据进行处理，而python的对于大多数编程基础较弱但又想通过编程实现某种算法的同学十分地友好，所以我将使用python进行拉依达准则的实现，话不多说，上代码！

JAVA数据预处理中的等宽和等频分箱操作源代码

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用于Traj的数据预处理 trajnet数据集的数据预处理，用于行人轨迹预测 轨迹预测现在具有一些最先进的方法。 几篇论文分析了这些方法的准确性。 除了它们各自的性能外，在某些情况下，这些方法还难以与预测相抗衡。 想法是按类型分开轨迹，即行人移动的方式以及他/他的环境与他/他的相互作用的方式。 为了更好地可视化轨迹并简化学习，所有轨迹均进行了归一化。 第一点移向原点（0,0），并且轨迹旋转，使得第一段（在第一点和第二点之间）指向上方： 移位和旋转之前： 移位和旋转后： 轨迹有两种分类方法。 第一个重点关注感兴趣轨迹周围的交互，而第二个重点关注轨迹的方向。 对于交互分类，轨迹可能有六个不同的标准： 没有相互作用的静态轨迹 具有静态相互作用的静态轨迹 具有动态相互作用的静态轨迹 没有相互作用的动态轨迹 静态相互作用的动态轨迹 具有动态相互作用的动态轨迹 静态是指行人在数据提供的20