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数据预处理

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万字详解 AI 开发中的数据预处理 (清洗)

编者按:在现实生活中,大多数数据都需要进行清洗和预处理,以便在使用数据时达到最佳效果。机器学习流程只能处理数字,因此需要找到一种方法将非数字特征转化为数字表示。本文还介绍了三种缺失值类型:完全缺失、随机缺失和非随机缺失,并教授如何使用Pytho

MegEngine 使用小技巧:借助 DataLoader 获取分批数据

在使用 MegEngine 进行模型训练时,首先要进行的是数据加载和预处理。在此过程中,MegEngine 中的megengine.data模块,提供了数据分批功能,其内部实现流程如下图:

数据预处理和特征选择

结合网上一些相关资料,我们整理输出了这篇文章,本文说明了数据的重要性以及数据在各个环节和领域地位。更重要的是,这篇文章会详尽的讲解数据预处理和特征选择的原理及方法细节。

手把手教你从数据预处理开始体验图数据库

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NebulaGraph
2021-04-22

本文首发于 Nebula 公众号:手把手教你从数据预处理开始体验图数据库,由社区用户 Jiayi98 供稿,分享了她离线部署 Nebula Graph、预处理 LDBC 数据集的经验,是个对新手极度友好的手把手教你学 Nebula 分享。

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