基于python pandas库的数据的导入与预处理课程设计报告，附带报告书。包括数据导入，记录去重，缺失值处理等操作，提供给大家学习。

face_recognition 项目名称为：自建数据集人脸识别。该项目利用电脑自带摄像头或者已有照片进行人脸数据集建立，再进行人脸检测，人脸识别，人脸预测，包括数据采集、数据预处理、建模、模型训练、模型使用预测全过程。项目使用Openc3进行数据采集、数据预处理，Keras 进行建模，模型参考了VGG16网络，包含4个卷积层，5个LeRu层，2个池化层，3个Dropout层，2个全连接层，1个flatten层，1个分类层，共18层。 更多内容，请看代码中的 read_me.pdf ！

数据挖掘论文合集，这是数据预处理部分的论文。相关的论文还有关联挖掘、聚类挖掘、决策树、数据挖掘的实际应用等部分，这些都会陆续上传。

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R语言 台湾银行还款预测 数据预处理 距离判别

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机器学习（1）-数据预处理：数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集

利用python进行数据预处理，主要应用于学术研究中少量数据的处理。包括读取excel中的数据，将字符型的分类属性用整数表示

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现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理，噪声数据处理，以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。 遗漏数据处理 假设在分析一个商场销售数据时，发现有多个记录中的属性值为空，如顾客的收入属性，则对于为空的属性值，可以采用以下方法进行遗漏数据处理。 1）忽略该条记录 若一条记录中有属性值被遗漏了，则将此条记录排除，尤其是没有类别属性值而又要进行分类数据挖掘时。 当然，这种方法并不很有效，尤其是在每个属性的遗漏值的记录比例相差较大时。 2）手工填补遗漏值 一般这种方法比较耗时，而且对于存在许多遗漏情况的大规模数据集而言，显然可行性较差。 3）利用默