数据分析之缺失值填充（重点讲解多重插值法Miceforest）数据分析的第一步——数据预处理，不可缺失的一步。为了得到更好的结果，选择合适的数据处理方法是非常重要的！数据预处理之缺失值填充在大数据样本时，缺失少量的数据时，可以选择直接剔除，也可以按照某种方法进行填充。在小数据样本时，只能选择填充缺失值。缺失值填充的常用方法：均值填充、众数填充、多重插值法（更适用于多模态数据，例如医学数据）、K近邻

机器学习--支持向量机（sklearn）

PyTorch四种常用优化器测试SGD、SGD（Momentum)、RMSprop、Adamimport osos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE'importtorchimporttorch.utils.data as Dataimport torch.nn.functional as Fimport matplotlib.pyplot as pl

机器学习--KNN

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分辨率（Resolution）定义：分辨率指的是相机图像的像素数，通常以 宽度 x 高度 的形式表示，如 1920x1080 或 2592x1944。作用：分辨率越高，相机可以捕捉到更多的细节。高分辨率相机适用于需要精确图像分析和细节捕捉的应用，如尺寸测量、表面缺陷检测等。如何调整：在工业相机中，分辨率通常是固定的（由传感器决定）。如果相机支持不同分辨率设置（例如，低分辨率模式和高分辨率模式），你

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