技術 Day 16 資料探勘的流程與重要性

▋前言 在執行 AI 專案時，容易不小心就急著「丟資料進模型」，但如果沒有先做 資料探勘 (Exploratory Data Analysis, EDA)，最...

技術 【DAY9】監督式學習：用 Python 實作邏輯迴歸----資料前處理與特徵工程

前言昨天我們完成了資料的下載、讀取、初步檢視以及簡單視覺化，對資料集的結構、特徵分布和目標類別已有基本認識。今天，我們要在此基礎上，進行資料前處理（Data P...

技術 Day03：資料前處理流程與技術挑戰

　　建築設計圖除了是由各種複雜圖元、符號、文字表格所交錯組成的一幅圖面外，它也受到不同設計繪圖者的習慣而有不同風格，檔案類型也有可能是手繪稿、CAD檔或是掃描圖...

技術 Day 10. 資料前處理、遺失值處理、探索式資料分析 [PYTHON] (補充一)

資料前處理、遺失值處理、探索式資料分析 [PYTHON] (補充一) Python 匯入常用套件 資料整理 讀取資料、輸出資料 基本資料清理常用指令、單一填...

技術 Day 5. 資料前處理 [R]

資料前處理 篩選資料 合併資料 切分、分割資料 其他資料整理 在進行資料分析時最耗時的步驟其實是資料的前處理，他會花掉我們大半的時間~~今天要整理的就是一些...

技術 【Day09-填空】漏漏缺缺欠欠填填刪刪補補——面對缺失值的處理方式

昨天我們講了在numpy中NaN要如何判斷相等那今天就來稍微談一下會出現缺失值的那些情況要怎麼處理 基本上我們的處理方式不外乎兩種——填和刪 填上資料 方法一：...