ABIDE预处理和建模 编写所有脚本以预处理ABIDE数据集。

自然语言处理的文本预处理 用于自然语言处理中的文本预处理任务的python软件包。 用法 要使用这个文本预处理包，首先使用 pip 安装它： pip install text-preprocessing 然后，在您的 python 脚本中导入包并调用适当的函数： from text_preprocessing import preprocess_text from text_preprocessing import to_lower , remove_email , remove_url , remove_punctuation , lemmatize_word # Preprocess text using default preprocess functions in the pipeline text_to_process = 'Helllo, I am John Doe

Candock | 英文|| 时间序列信号分析和分类框架。 它包含多个网络，并提供数据预处理，数据扩充，培训，评估，测试和其他功能。 一些输出示例： 特征 数据预处理 规范：5_95 | maxmin | 没有任何 过滤器：fft | 冷杉| ir | 小波| 没有任何 资料扩充 各种数据扩充方法。 基数：比例，经线，app，aaft，iaaft，filp，作物 噪音：尖峰，阶跃，斜率，白色，粉红色，蓝色，棕色，紫色 甘：dcgan 网络 各种评估网络。 1天 lstm，cnn_1d，resnet18_1d，resnet34_1d，multi_scale_resnet_1d，micro_multi_scale_resnet_1d，自动编码器，mlp 2d（频谱图） mobilenet，resnet18，resnet50，resnet101，densenet121，densene

MapReduce 使用 Hadoop 实现随机过采样、随机欠采样和“合成少数过采样技术”（SMOTE）算法 大数据的随机过采样：MapReduce 的近似 随机过采样 (ROS) 算法已适应于遵循 MapReduce 设计来处理大数据，其中每个 Map 进程负责通过少数类实例的随机复制来调整映射器分区中的类分布，Reduce 进程负责收集每个映射器生成的输出以形成平衡数据集。 该过程如图 1 所示，包括四个步骤：初始、映射、缩减和最终。 图 1：ROS MapReduce 设计如何工作的流程图。 大数据的随机欠采样：按照MapReduce程序选择样本 适用于处理大数据的随机欠采样 (RUS) 版本遵循 MapReduce 设计，其中每个 Map 进程负责按类对其数据分区中的所有实例进行分组，Reduce 进程负责收集每个映射器的输出并平衡通过随机消除多数类实例来形成平衡数据集的类分布。

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

啮齿动物全脑fMRI数据预处理工具箱 这是Nan Xu开发的适用于小鼠和大鼠全脑的fMRI预处理工具箱。 它遵循（ ）中所述的啮齿动物大脑预处理流程。 在此工具箱中，对（ ）中的初始预处理脚本进行了重新设计，以适应啮齿动物大脑的多个fMRI组数据集。 此工具箱已在具有不同成像和实验设置的啮齿动物的4个不同的fMRI全脑组数据集（3个大鼠组和1个小鼠组）上进行了测试。 可以获得合理的FC映射和QPP。 一，必备软件 FSL5.0，AFNI和ANTs-可以安装在PC上（请参阅“ SoftwareInstallation_fsl_afni_ants.txt”） Matlab中的PCNN3D工具箱（对于小鼠大脑预处理是可选的，请参见下面的详细信息）。 二。 资料档案 需要两个输入数据文件，每个输入数据文件的体素大小均比扫描文件大10倍（即，在使用Bruker2nifti生成.nii文件时，请

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

在分类及预测任务中对高维类别（category）变量的预处理方法

sklearn：sklearn.preprocessing的MinMaxScaler简介、使用方法之详细攻略 目录 MinMaxScaler简介 MinMaxScaler函数解释 MinMaxScaler底层代码 MinMaxScaler的使用方法 1、基础案例 MinMaxScaler简介 MinMaxScaler函数解释     “””Transforms features by scaling each feature to a given range.          This estimator scales and translates each featur

用于文本预处理的Python包 此Python软件包仅用于教育目的。 安装： pip install git+ssh://git@github.com:SejalPatel-2912/text_preprocessing.git 卸载： pip uninstall text_preprocessing