下载数据及处理数据的缺失值，使用两种方式处理数据的缺失值，对数值型数据进行规范化

好的，您的问题是如何下载数据及处理数据的缺失值，使用两种方式处理数据的缺失值，对数值型数据进行规范化。

首先，要下载数据，您可以从一些公共数据集网站，如Kaggle、UCI机器学习库等等下载数据集。您也可以使用爬虫从其他网站上获取数据。另外，如果您有自己的数据集，可以直接使用。

其次，对于处理数据的缺失值，有很多种方法可以使用，以下是其中两种：

1. 删除缺失值：如果数据集中的某些行或列有太多缺失值，那么可以考虑将它们删除。但是，这种方法可能会导致数据集变小，从而影响模型的性能。

2. 插值法：插值法可以通过一些算法来预测缺失值。其中一些方法包括均值插值、中位数插值和回归插值等等。这种方法可以保留数据集的完整性，但是可能会引入噪声。

最后，对于数值型数据的规范化，可以使用以下方法：

1. 最小-最大规范化：通过将数据缩放到[0,1]范围内来进行规范化，公式为：z = (x - min)/(max - min)。

2. Z-score规范化：将数据转换为具有零均值和单位方差的分布，公式为：z = (x - mean)/std。

希望这些回答能够解决您的问题。