本视频为SWAT建模前期数据准备与处理（包括DEM、土地利用、土壤类型数据），适合SWAT建模小白学习

商务智能理论与应用8-数据准备.pptx

【机器学习】数据准备--python爬虫.doc

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数据准备和特征工程的详细代码实现+注释（百度飞桨）

学生分数预测：根据学生学习的时间对学生分数进行预测。 通过在Python中使用Scikitlearn库应用线性回归，以及使用Pandas和Matplotlib等库进行数据准备和数据可视化

该项目致力于开源数据质量和数据准备解决方案。 数据质量包括策略定义的概要分析，过滤，治理，相似性检查，数据充实变更，实时警报，篮子分析，气泡图仓库验证，单个客户视图等。 该工具正在开发高性能的集成数据管理平台，它将无缝地进行数据集成，数据分析，数据质量，数据准备，虚拟数据创建，元数据发现，异常发现，数据清理，报告和分析。 它还具有Hadoop（大数据）支持，可将文件移入Hadoop Grid或从Hadoop Grid移出，创建，加载和配置Hive表。 此项目也称为“ Aggregate Profiler”。此项目的Resful API的构建方式为（测试版）https://sourceforge.net/projects/restful-api-for-osdq/基于apache spark的数据质量正在构建https://sourceforge.net/projects/apache-spark-osdq/

数据挖掘技术与应用

02_DWD层数据准备_V2.0.pdf

随机森林模型选股matlab代码使用趋势确定性数据准备技术比较用于股票预测和股票指数走势的机器学习算法。 如果您喜欢演示文稿而不是自述文件，我们建议您查看该项目 :triangular_flag: 目录 :light_bulb: 介绍 2014年，来自苹果公司的SCPD学生Di Xinjie Di提交了一篇论文，重点是预测一家公司近期的股价走势。 特征空间源自股票本身的时间序列，并关注过去价格的潜在变动。 树算法被应用于特征选择，它表明股票技术指标的一个子集对于预测股票趋势至关重要。 实验结果表明，使用 SVM 算法预测 3-10 天平ASP格趋势的准确率超过 70%。 Jigar Patel、Sahil Shah、Priyank Thakkar、K. Kotecha在Elsevier出版公司旗下的Expert Systems with Applications期刊上发表的另一篇论文引用自Patel, J. 等人。 使用趋势确定性数据准备和机器学习技术预测股票和股价指数走势。 Expert Systems with Applications (2014)解决了预测印度股票市场股票和股票价格指数运动方向的问题。 该论文将人工神经网络 (AN