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機器學習資料前處理的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
機器學習資料前處理的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和VishnuSubramanian的 PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型都 可以從中找到所需的評價。
另外網站資料前處理(38AXC0M)也說明：前言在利用機器學習或是深度學習去解決問題的過程中，資料前處理是極為重要的一步，常用的方法是探索式資料分析(Exploratory Data Analysis, EDA) 做波段 。實務上在收集完 ...
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
國立高雄科技大學 電腦與通訊工程系 徐偉智所指導 林巧雲的 機器學習資料前處理技術探討~以文字探勘於預測股票漲跌為例 （2019），提出機器學習資料前處理關鍵因素是什麼，來自於資料集品質、資料前處理、情緒分析、資料探勘、離群值處理。
最後網站Python與機器學習深度學習-使用Keras與TensorFlow則補充：機器學習 與深度學習需要的資料處理與視覺化 ... 使用Sklearn作機器學習，結合python語言作機器學習如迴歸、分類、分群、維度下降與資料前處理; 使用tensorflow作深度 ...
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決機器學習資料前處理 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
機器學習資料前處理技術探討~以文字探勘於預測股票漲跌為例
為了解決機器學習資料前處理 的問題，作者林巧雲 這樣論述：
數據化時代來臨，各種分析技術及工具因應而出。但多數企業或研究人員大部分多專注於各種分析技術及模型，少有人關注資料集的品質。資料探勘為巨量資料分析中一個關鍵的過程。資料探勘透過資料的清理、整合、精簡、轉換，將資料準備就緒後，接下來經過挖礦的模式與方法得到有價值的資訊。其中清理、整合、精簡、轉換四步驟稱為「資料前處理(Data Preprocessing) 」，為影響資料集品質最深遠也最重要步驟。本論文以社群及新聞計算後的情緒分數來預測大盤漲跌為例子，利用實例呈現資料探勘的過程及方法。整個研究的過程中，「資料前處理」作業佔了整個研究的百分之六十九，為研究中最繁瑣及費時的過程。該實例首先，透過py
thon爬蟲程式蒐集社群及新聞資料。接著，執行資料前處理、中文斷詞處理、以情緒分析方法取得情緒分數並產生建模資料集。最後，以倒傳遞類神經網路演算法建立預測模型、評估及比較。經由實驗結果證實兩點，第一，資料集經由正規化及離群值處理產生的預測模型，準確度有明顯的改善；第二，使用情緒分數的模型對於預測股票上漲準確度較佳。
PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型
為了解決機器學習資料前處理 的問題，作者VishnuSubramanian 這樣論述：
PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTo
rch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 本書範例檔： github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch