通透!详解主数据历史数据的清洗方法和工具

数据清洗主要检查数据一致性、处理无效值和缺失值等,数据清洗的目的是保证主数据的唯一性、准确性、完整性、一致性和有效性。唯一性:描述数据是否存在重复记录。准确性:描述数据是否与其对应的客观实体的特征一致。一致性:描述同一实体的同一属性在不同系统中是否一致。完整性:描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。

《微观量化百问》第十二期 金融数据的复杂性及数据处理的重要性

数据清洗和预处理的步骤一般包括:缺失值处理、重复值处理、数据去极值、数据中性化(指消除数据中的某些因素对投资策略的影响,从而使策略更具普适性和可靠性。常见的中性化包括市值中性化、行业中性化、风格中性化等)、数据标准化(如日期可能需要被转换为特定的格式)等。

陈健淋|通用人工智能视野下企业数据赋权的类型展开

多数学者主张以权利模式对数据进行赋权,但对于企业数据权系何种权利,目前主要有三种不同观点:知识产权法学者主张企业数据与信息保护类工业产权具有深度的契合性,有必要将企业数据权纳入工业产权序列;民法学者认为数据权与知识产权在权益结构、保护期限、保护理念、权利客体等方面均不相同,主张通过借鉴物权经验,确认和保护数...

研究|吕指臣、卢延纯:数据要素高质量供给的全链路建设框架

数字经济的实质内涵是应用数字技术、积累数据要素并挖掘数据价值[6],数据资源、现代信息网络和新兴通信技术共同构成了数字经济的三大要素[7]。在数字经济与高质量发展的关系上,主要存在“动力说”和“构成说”。前一种观点认为,数字经济是推动新时代我国高质量发展的新引擎和关键驱动力[8-9],在微观层面规模经济、...

丁道勤:生成式人工智能训练阶段的数据法律问题及其立法建议 |...

也即,生成式AI是一种可以通过从预先存在的数据中学习模型来生成新内容的AI,如文本、图像和音视频,包括人工智能和机器学习的各种技术和技巧。总体而言,生成式AI产业链可分为算力基础层、算法模型层、垂直应用层三层架构。从产业链来看,生成式AI训练数据流程主要包括预训练、模型(指令)微调及能力接入与应用等三环节。

一篇文章系统看懂大模型

无监督学习:无监督学习是机器学习的一种方法,在没有标签数据的情况下从数据中发现模式和结构,它主要用于数据聚类和降维等任务(www.e993.com)2024年11月10日。常见的无监督学习算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN、主成分分析(PCA)和t-SNE等。半监督学习:半监督学习结合少量标记数据和大量未标记数据进行训练。它利用未标记数据的丰富信息和少量标...

一谱识菌: MALDI-TOF MS 在病原微生物临床应用的专家共识

推荐意见5:推荐MALDI-TOFMS直接鉴定血培养阳性标本,按照标准操作流程,可有效缩短标本周转时间(turnaroundtime,TAT),但应注意其局限性。原则上MALDI-TOFMS鉴定需采用纯菌落,但有部分临床标本无须分纯培养即可直接进行质谱鉴定,包括血培养阳性标本、尿液标本、无菌体液标本,其中用血培养阳性标本直接鉴定较为成熟,...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法无监督学习算法则需要在没有明确标签的情况下从数据中学习结构和模式。这类算法主要用于聚类、降维和关联规则挖掘等任务。比如,K均值聚类、主成分分析(PCA)和关联规则挖掘都是常见的无监督学习算法。

中医诊断实训室中医舌象诊断实训系统解决方案

(1)步骤1:图像预处理。将采集、清洗、标注好的数据转换成舌体掩膜图。(2)步骤2:数据清洗。数据清洗分为两个阶段:标注前和标注后。标注前的数据清洗主要是排除未达标注标准的图像,如过亮或过暗、模糊、舌体拍摄过远或不全等。标注后的数据清洗是指对标注结果进行审核,修正舌体位置标注不准确或漏标的情况,以...

智能汽车如何进行数据闭环?

01数据闭环是智能汽车的关键技术,通过AI大模型等新技术对数据挖掘、自动标注、模型训练、仿真测试进行升级。02数据闭环的主要流程包括数据采集、数据传输、数据存储、数据预处理、数据清洗、自动标注、模型训练、仿真测试、车端验证、数据回灌。03其中,多模态大模型技术通过融合视觉、语言和传感器数据,生成逼真的虚拟环境...