人工智能：基于Pandas的数据预处理技术_源代码
1. 本次实验以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集
2. 查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量
3. 将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件
4. 查看数据集各个特征的类型以及是否有空值
5. 对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况
6. 对数据集做离散化度量：对第一个特征（收入中位数）画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析
7. 【选做】对所有特征画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析
8. 对第一个特征（收入中位数）排序后画散点图
9. 对第一个特征（收入中位数）画分位数图并分析
10. 【选做】对所有特征画分位数图并进行分析
11. 使用散点图、使用线性回归方法拟合第一个特征（收入中位数）并分析
12. 【选做】使用局部回归（Loess）曲线（用一条曲线拟合散点图）方法拟合第一个特征（收入中位数）数据
13. 对第一个特征（收入中位数）画分位数-分位数图并分析
等等
2022-12-23 16:26:46
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物联网应用技术与设计-无线通信技术-智能数据处理-多媒体技术 + 专升本人群 + 实操报告参考
2022-11-02 19:04:34
3.46MB
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非常适合初学都入门的Power Query教程，本教程提供了相关附件，提供了M语言的参考文档，新手可以自学，老手可以参考。
2019-12-21 20:13:35
28.31MB
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Power Query入门书籍，第一本完整使用手册，详细介绍了Power Query的使用和实例。扫描像素限制，稍微有点模糊，但不影响使用，介意者勿下载。
2019-12-21 20:00:06
20.58MB
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