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大数据预处理、技术、集成、转换、规范化、清理、离散化和分箱 | IGI Global
“释放大数据的力量：用于增强分析的创新预处理方法”是一章开创性的章节，探讨了预处理在大数据分析中的关键作用。它介绍了将原始的非结构化数据转换为干净的可分析格式的各种技术，解决了数据量、速度和多样性带来的挑战。本章强调了预处理对于准确结果的重要性，介绍了高级数据清理、集成和转换技术，并讨论了实时数据预处理、新兴技术和未来方向。本章是研究人员和从业人员的综合资源，使他们能够增强数据分析并从大数据中获得有价值的见解。
脑电图中心理运动意象分类的稳定性取决于分类器模型的选择和实验设计，而不是信号预处理
心理运动意象 (MI) 是指在心理上执行运动任务（Milton 等人，2008 年，例如打网球或游泳）。此类任务可用于体育领域（Schack 等人，2014 年）或评估严重脑损伤患者的认知表现（Stender 等人，2014 年；Engemann 等人，2018 年），利用事件相关去同步 (ERD) 可靠地检测脑损伤患者的高级认知功能（Cruse 等人，2011 年、2012b 年）。可靠地检测健康人的 MI 任务表现对于诊断工具评估无法对任务做出公开反应的脑损伤患者的隐性意识是必不可少的。在一项关于心理 MI 的里程碑式研究（ Goldfine 等人，2011 ）中，作者证明，所有健康对照组的脑电活动都有意识地调节，并与活跃心理或静息状态的时间锁定在一起。但这些调节是不一致的。因此，我们得出结论，在测试健康人时，即在考虑患有严重脑损伤的患者之前，是否有可能可靠地区分心理 MI 范式中的活跃状态和静息状态，这一点值得担忧。从技术上讲，稳定的心理 MI 大脑状态的检测似乎高度依赖于所使用的信号处理、分类程序和统计分析，正如对心理 MI 数据的重新分析（ Henriques 等人，2016 ）中所报告的那样。因此，在这项工作中，我们重新审视了健康个体中 MI 范式的潜力，并研究了四个不同的研究问题（RQ）。我们首先研究定量分析 EEG 数据时的两个非常关键的问题：伪影的识别和剔除以及电极空间的选择。由经过培训的研究人员对 EEG 信号进行目视检查，并手动去除充满伪影的信号周期，是从记录中去除受污染通道（Cruse 等，2011、2012a）或尾迹（Cruse 等，2012b）的常用方法。这种伪影剔除方法可以应用于明显的伪影，如眨眼或运动，但肌源性活动往往与感兴趣的大脑活动（McMenamin 等，2010）混合在一起，因此无法用这种策略从信号中去除。独立成分分析（ICA）是分离肌源性和大脑活动的有力工具。ICA 将数据分解为独立成分，然后通过目视检查将其分类为肌源性或真正的大脑活动。然而，受过训练的专家的错误分类可能是导致 ICA 性能有限的原因（Olbrich 等人，2011 年）。大约三分之一的 EEG 分类研究使用手动伪影清除，然后不进行伪影清除，并且
对机器学习应用程序数据的数据进行系统的审查：数据质量，类型，预处理和管理
添加剂制造（AM）技术正在成熟和穿透行业的各个方面。越来越多的设计，过程，结构和属性数据收集到的机器学习（ML）模型可用于分析数据中的模式。数据集和处理方法的质量对于这些ML模型的性能很重要。这项工作回顾了有关该主题的最新出版物，重点关注数据类型以及数据处理方法和已实现的ML算法。然后，根据生命周期阶段对ML应用程序的示例进行分类，并将研究重点进行。在数据管理方面，引入了现有的公共数据库和数据管理方法。最后，给出了当前数据处理方法和建议的局限性。
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。
使用机器学习的心脏病检测
4.2.1 Data Collection _____________________________________________ 16 4.2.2 Data Preprocessing ___________________________________________ 16
以及 Eric Péré 在 PHM 框架中为广播系统监控进行数据准备和预处理。（2019）在：第六届国际控制会议，Decis
摘要 — 如今，生产商品的公司使用配备不同传感器的生产系统来有效监控其行为。大多数时候，这些传感器收集的信息主要用于生产监控，而不是分析生产系统的健康状况。这样，这些公司就拥有大量且不断增长的数据。这些数据使人们能够提取信息和知识，以便更好地控制系统，从而提高其效率和可靠性。随着几年前预测和健康管理 (PHM) 范式的出现，人们已经能够研究设备的健康状况并预测其未来发展。从全球来看，PHM 的原理是将在受监控设备上收集的一组原始数据转换为一个或多个健康指标。在此框架下，本文解决了与原始数据相关的问题。提出了一种通用方法来获取可靠且可在 PHM 应用中利用的监控数据。所提出的方法基于两个步骤：收集数据和预处理数据。该方法将应用于广播行业的真实案例，以证明其可行性。索引词——预测和健康管理、数据收集、数据清理、数据预处理、有用信息。
学术事务办公室印度理工学院Roorkee
印度理工学院Roorkee部门的名称：人文与社会科学系主题法：HSL-902课程标题：计算语言学L-T-P：3-0-2学分：4主题领域：PRE-PH.D。Course Outlines: Introduction to Linguistics and Language Processing, Fundamentals of Programming and Tools: Introduction to programming languages like Python, Morphology and Syntax: various morphological models, dependency and constituency parsing, Semantics and Meaning Representation: Word Sense Disambiguation techniques, Text Preprocessing, Statistical NLP, Machine Learning for NLP and Machine Translation- concept of statistical, rule-based models.
准备糖尿病预测清洁和高质量数据的预处理技术
本文介绍了用于开发操作数据分析的数据预处理技术的全面评估。其目标是为数据驱动的建筑能源管理提供全面的数据预处理方法。本文的后续部分如下结构。构建操作数据预处理的一般框架引入了在构建操作数据分析的背景下进行数据预处理的一般框架。随后，用于构建操作数据分析，减少数据扩展，数据转换和数据划分的数据清洁方法，以阐明各种数据预处理任务的代表性技术。
实用的复习课程AI和Machin学习精通
Week 1: Foundations of AI & Machine Learning Day 1: Introduction to Artificial Intelligence & Machine Learning Day 2: Machine Learning Concepts & Algorithms (Part 1) Day 3: Machine Learning Concepts & Algorithms (Part 2) Day 4: Neural Networks and Deep Learning Day 5: AI and Data Preprocessing Day 6: Introduction to Natural Language Processing (NLP) Week 2: Advanced AI/ML Techniques and Applications Day 7: Reinforcement Learning和决策第8天：计算机视觉中的AI：第9：时间序列的AI预测第10天：行业申请中的AI/ML第11天：AI伦理和社会影响日第12天：Capstone项目演示和反馈
蓝色大象检查熊猫：SQL
抽象数据预处理，将数据转换为适合训练模型的合适格式的步骤，很少发生在数据库系统中，而是在外部Python库中，因此需要首先从数据库系统中提取。但是，对数据库系统进行了调整以进行有效的数据访问，并提供汇总功能，以计算数据（偏见）中某个值的不足或过分代表所需的分布频率。我们认为，具有SQL的数据库系统能够执行机器学习管道，并发现技术偏见（通过数据预处理引起的）有效地。因此，我们提供了一组SQL查询，以涵盖数据预处理和数据检查：在预处理过程中，我们用标识符注释元组以计算列的分布频率。要检查分布更改，我们将预处理的数据集与元组标识符上的原始数据集一起加入，并使用聚合功能来计算每个敏感列的出现数量。这使我们能够检测到过滤元组的操作，从而删除了列的技术偏见，即使已经删除了列。为了自动生成此类查询，我们的实施将Mlinspect项目扩展到以Python编写的现有数据预处理管道到SQL查询，同时使用视图或公共表格表达式（CTES）维护详细的检查结果。评估证明，超出主机数据库系统的现代现代化，即umbra，加速了预处理和检查的运行时。即使是基于磁盘的数据库系统，甚至在实现视图时也显示出与UMBRA的相似性能。