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一些數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本思路與步驟： 1、刪除無關(guān)變量 2、檢查重復(fù)值 3、檢查缺失值 4、特殊處理（例如刪除不相關(guān)評論…） 附pandas和numpy的部分處理代碼： import pandas as pd import
構(gòu)造圖像預(yù)處理器 該接口用于構(gòu)造一個(gè)預(yù)處理器，用于進(jìn)行Resize/Crop操作（3559硬件加速）。 接口調(diào)用 hilens.Preprocessor() 返回值 返回預(yù)處理器實(shí)例。 如果失敗則拋出一個(gè)CreateError。開發(fā)者可以在查看技能日志輸出。 父主題： 預(yù)處理模塊
感知。圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理（why？）簡化數(shù)據(jù)： 將圖像數(shù)據(jù)的形狀、通道進(jìn)行簡化和統(tǒng)一。首先為了減少計(jì)算量，例如灰度化，灰度化后的圖片仍然具有圖片特征，但是卻大大減少了計(jì)算成本。然后，統(tǒng)一規(guī)格后的數(shù)據(jù)更加方便進(jìn)行計(jì)算。這也會(huì)減少因?yàn)檫^大或者過小圖片兒產(chǎn)生的誤差問題。數(shù)據(jù)增強(qiáng)：
據(jù)預(yù)處理功能集成了大量數(shù)據(jù)處理算法，為您提供一個(gè)更好的數(shù)據(jù)集。初識(shí)ModelArts數(shù)據(jù)預(yù)處理當(dāng)數(shù)據(jù)采集和接入之后，數(shù)據(jù)一般是不能直接滿足訓(xùn)練要求的。ModelArts平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)預(yù)處理功能幫助您從海量的數(shù)據(jù)中抽取或者生成有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)，為您后續(xù)的數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練保駕護(hù)
引言 在當(dāng)今的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)世界中，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）已經(jīng)成為各個(gè)行業(yè)中不可或缺的一部分。然而，要使機(jī)器學(xué)習(xí)模型發(fā)揮最佳性能，數(shù)據(jù)的預(yù)處理是至關(guān)重要的一步。Pandas是一個(gè)強(qiáng)大的Python庫，專門用于數(shù)據(jù)操作和分析，它為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了許多便捷的功能。本文將由淺入深地介紹使用Panda
目錄 一、找到數(shù)據(jù) 二、數(shù)據(jù)探索 三、數(shù)據(jù)清洗 1、缺失值的處理 2、異常值的處理 3、數(shù)據(jù)偏差的處理 4、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 5、特征選擇 6、構(gòu)建訓(xùn)練集與測試集 準(zhǔn)備數(shù)據(jù):如何處理出完整、干凈的數(shù)據(jù)?原始的數(shù)據(jù)本身也存在著各種各樣的問題：如不夠準(zhǔn)確、格式多樣、部分特征缺失、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、特殊數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等
參數(shù)解釋： 受體數(shù)據(jù)源。 約束限制： 不涉及 取值范圍： EXTRANET：外部網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) PRIVATE：私有數(shù)據(jù) PUBLIC：公共數(shù)據(jù) RAW：源數(shù)據(jù) 默認(rèn)取值： 不涉及 url 否 String 參數(shù)解釋： 文件URL。 約束限制： 當(dāng)數(shù)據(jù)源source為外部網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)為http
String 受體的數(shù)據(jù)源：外部網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（如RCSB在線數(shù)據(jù)庫）、用戶私有數(shù)據(jù)中心、承載租戶公共數(shù)據(jù)（含樣例/公共庫）。 枚舉值： EXTRANET PRIVATE PUBLIC RAW url 否 String 文件URL，當(dāng)數(shù)據(jù)源為外部網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)為https地址；用戶私有數(shù)據(jù)中心為項(xiàng)目路徑、公共數(shù)據(jù)場景為obs地址。
import osimport numpy as npfrom mindspore import Tensorfrom mindspore.train.model import Modelimport mindspore.common.dtype as mstypeimport mindspore
text="xxxxxxxxxxxxxxxx" 1 一、 基于TF-IDF算法進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取 from
數(shù)據(jù)建模概述 數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的一個(gè)重要過程，它涉及到定義和描述組織數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和關(guān)系。數(shù)據(jù)建模的目標(biāo)是為了確保數(shù)據(jù)的完整性、一致性和可用性，同時(shí)優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和檢索效率。 DataArts Insight支持以下數(shù)據(jù)建模方式： 多表級(jí)聯(lián)建模：當(dāng)需要分析的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的表，
新建數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集概述 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 配置列級(jí)權(quán)限 配置行級(jí)權(quán)限 分享數(shù)據(jù)集 父主題： 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理
缺失值處理 刪除：如果行或列數(shù)據(jù)缺失值達(dá)到一定比例，建議放棄整行或列 插補(bǔ)：填補(bǔ)列的平均值，中位數(shù) numpy數(shù)組中的缺失值 nan/NaN 屬于float類型 代碼示例 from sklearn.preprocessing import Imputer import
ModelArts如何提供海量數(shù)據(jù)的預(yù)處理功能？
豐富，一大批機(jī)器學(xué)習(xí)的方法也出現(xiàn)在命名實(shí)體類識(shí)別任務(wù)?？梢苑譃閳D中的四類：監(jiān)督學(xué)習(xí)方法：和機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)概念相似，需要利用大規(guī)模的已標(biāo)注語料對模型進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練。半監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法：減少了對已標(biāo)注語料的依賴，利用標(biāo)注的小數(shù)據(jù)集（種子數(shù)據(jù)）自舉學(xué)習(xí)。無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法：主要利用詞匯
請見上傳模板圖片。 定義預(yù)處理 在“應(yīng)用開發(fā)>定義預(yù)處理”頁面上方或者“選擇模板”下拉框中選擇模板，對每個(gè)模板圖片進(jìn)行預(yù)處理。 圖1 多模板定義預(yù)處理 在右側(cè)“選擇預(yù)處理邏輯”區(qū)域勾選對應(yīng)操作，當(dāng)前僅支持“自動(dòng)旋轉(zhuǎn)”操作，系統(tǒng)自動(dòng)旋轉(zhuǎn)文字方向不正確的圖片，保持圖片中的文字方向正確。
詳情請見上傳模板圖片。 定義預(yù)處理 在“應(yīng)用開發(fā)>定義預(yù)處理”頁面，您可以選擇“預(yù)處理”邏輯快速處理圖片，也可以按左上角操作指標(biāo)調(diào)整圖片。 圖1 定義預(yù)處理 右側(cè)“選擇預(yù)處理邏輯”區(qū)域勾選對應(yīng)操作，當(dāng)前僅支持“自動(dòng)旋轉(zhuǎn)”操作，系統(tǒng)自動(dòng)旋轉(zhuǎn)文字方向不正確的圖片，保持圖片中的文字方向水平。
3種消息： 原始點(diǎn)云數(shù)據(jù) 原始imu數(shù)據(jù) imu預(yù)積分后預(yù)測的imu里程計(jì)數(shù)據(jù) 其中完成的一個(gè)主要功能就是進(jìn)行畸變矯正。本篇博客主要解讀其畸變矯正數(shù)據(jù)預(yù)處理部分。 激光雷達(dá)畸變矯正 什么是激光雷達(dá)的運(yùn)動(dòng)畸變 ? 激光雷達(dá)的一幀數(shù)據(jù)是過去一周期內(nèi)形成的所有數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)僅有一時(shí)間戳,而非某個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)
CANN數(shù)據(jù)預(yù)處理中的對齊，是個(gè)比較瑣碎的事情，但是在預(yù)處理中，又不得不關(guān)注，因?yàn)閷R是個(gè)有約束性的要求，也直接影響到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的內(nèi)存分配，還是從頭說起。 CANN數(shù)據(jù)預(yù)處理，實(shí)際上就是 圖像/視頻數(shù)據(jù)處理 ，具體內(nèi)容如下： 這個(gè)列表里的功能可以分為2類： VPC（縮放/色域轉(zhuǎn)換、摳圖等）
數(shù)據(jù)治理框架 數(shù)據(jù)治理框架制定如下： 圖1 數(shù)據(jù)治理框架 父主題： 數(shù)據(jù)治理框架
