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大语言模型预训练数据集搜集与清洗全过程详解
本文详细介绍了参与得物大语言模型项目的预训练数据集搜集与清洗全过程,包括现有预训练数据集梳理、英文数据集的概况以及清洗规则等内容,为大语言模型训练提供了全面而实用的参考。- 775
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Pandas数据处理与分析:Series和DataFrame的高效应用
本文介绍了Pandas库中Series和DataFrame的数据结构,以及其在数据清洗、向量化运算、分组聚合和时间序列处理方面的高效应用,为数据科学家提供了强大的工具和便利性。- 778
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大型学术机构命名文本分类数据集LoT-insts介绍
本文介绍了一个大型学术机构命名文本分类数据集LoT-insts,该数据集具有长尾分布特点,涵盖了学术出版物中的非标准机构名称规范化任务,对数据清洗、过滤和划分过程进行了详细介绍。- 428
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数据清洗:从缺失值到类别型特征编码
本文介绍了数据清洗的重要性和步骤,包括处理缺失值和对类别型特征进行编码。通过阅读本文,您将了解数据预处理的关键概念,并学会如何有效地解决缺失值问题,以及如何将类别型特征转化为数字表示。- 103
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Llama Index:高效的模糊字符串匹配技术
本文介绍了Llama Index,一种基于近似字符串匹配算法的高效索引结构,利用倒排索引、n-gram分析和编辑距离技术,提供强大的文本搜索和匹配功能。适用于文本搜索、数据清洗、自然语言处理等领域。- 331
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标签清洗和修正方法详解
本文详细介绍了标签清洗和修正的方法,包括数据准备、标签检查、标签修正和标签更新等步骤。同时还介绍了一些常用的清洗和修正标签的方法和技术,帮助读者更好地处理数据质量问题。- 453
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金融交易欺诈检测模型构建与优化
本文介绍了如何使用AutoML构建和优化金融交易欺诈检测模型。文章涵盖了数据清洗和探索的步骤,讨论了分类模型和相应的评估指标。通过阅读本文,您将了解如何构建一个基准模型,并为进一步优化欺诈检测流程提供参考。- 300
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使用Python构建分类模型预测客户流失
学习如何使用Python构建分类模型来预测客户流失,使用scikit-learn和Keras库。探索数据清洗和分类特征准备过程,训练逻辑回归模型和神经网络分类模型。了解分类模型性能指标和混淆矩阵评估方法。- 238
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波士顿房价预测数据探索性分析
本文以波士顿房价预测数据为例,介绍了数据探索性分析(EDA)的基本步骤,包括数据收集、数据清洗和描述性统计分析。通过对数据集的整体情况和特征进行分析,以及发现数据中的趋势和模式,为进一步的数据处理和建模提供基础。- 305
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