数据准备：方法、原理与应用--聚文网

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内容简介

本书主要介绍数据科学中数据准备阶段常用的数据处理方法。全书内容分为五个部分：数据准备概览、数据清理、数据变换、数据归约和案例分析。本书注重方法的原理及其应用，在方法原理引介部分强调重要的统计学思想，在方法应用部分强化数据思维和数据处理规范。本书可作为高等学校统计学类专业、数据科学专业，以及人工智能、计算机科学技术等专业的本科生或研究生的教材或教学参考书，同时可供相关领域工作者参考使用。

第一部分概览第一章数据准备概述 1.1 数据准备的必要性 1.2 数据准备的步骤 1.3 数据准备的评价与优化 1.4 案例分析本章小结习题参考文献第二章数据理解 2.1 数据特点 2.2 计量尺度 2.3 数据质量本章小结习题参考文献第二部分数据清理第三章清洗脏数据本章小结习题参考文献第四章离群值处理 4.1 离群值处理概述 4.2 一元变量的离群值识别 4.2.1 Z分数与修正的Z分数 4.2.2 箱线图 4.3 椭圆包络 4.3.1 参数的稳健估计：MCD方法 4.3.2 Fast-MCD算法 4.3.3 判别临界值γ的确定 4.4 局部离群点因子 4.4.1 距离、邻居与密度 4.4.2 LOF值 4.4.3 邻居数量k的设置 4.5 孤立森林 4.5.1 孤立树 4.5.2 路径长度 4.5.3 异常分 4.5.4 判别临界值γ的确定 4.6 单类支持向量机 4.6.1 基于线性超平面的离群值识别 4.6.2 参数w的求解 4.6.3 支持向量与离群值 4.6.4 参数ρ的求解 4.6.5 基于非线性超平面的离群值识别 4.7 案例分析本章小结习题参考文献第五章缺失值处理

数据准备：方法、原理与应用

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