数据挖掘-数据预处理
数据预处理的主要步骤包括数据清理、数据集成、数据归约和数据变换。数据清理可以用来清除数据中的噪声，纠正不一致。数据集成将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。数据归约可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。数据变换（如规范化）可以用来把数据压缩到较小的区间，如0.0到1.
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Data mining chap 1
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Knowledge discovery (KDD) ProcessA view from database system
Data cleaning 数据清洗：去除噪声和不一致数据
Data integration 数据集成：合并多数据源
Data selection 数据选择：选择与任务相关的数据
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4-3 Keras Tutorial
np.expand_dims:用于扩展数组的形状1234567891011121314>>> x = np.array([1,2])>>> x.shape(2,)>>> y = np.expand_dims(x, axis=0)>>&
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CSAP Charpter 1
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系统中的所有信息，包括文件、程序、数据等本质上都是由一串位（比特）序列表示的。其中，8个比特称为一个字节，每个字节可以表示某个文本字符，如ASCII码一共有$2^8$个（标准码0-127，扩展码128-255），用一个单字节大小的整数来表示每个字符。只由ASCII字符构成的文件称为文本文件，而其他文
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4-1 Convolutional Neural Networks: Step by Step
numpy.pad() 填充数组。123456789101112>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]>>> np.pad(a, (2,3), 'constant', constant_values=(4, 6))array([4, 4
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