谷歌浏览器Edge的智能数据预处理方法主要包括以下几种：
1. 数据清洗：对原始数据进行筛选，去除重复、错误或无关的数据。例如，可以使用正则表达式来匹配和替换字符串中的特定字符或模式。
2. 数据转换：将原始数据转换为适合分析的形式。例如，将日期格式转换为统一的时间格式，或将文本数据转换为数值数据。
3. 数据聚合：对多个数据源的数据进行汇总和计算。例如，可以使用SQL查询语句对数据库中的数据进行聚合，或者使用Python的Pandas库对CSV文件中的数据进行聚合。
4. 数据归一化：将数据缩放到一个较小的范围内，以便于后续的分析和建模。例如，可以使用Min-Max scaling方法将数据缩放到0到1之间。
5. 特征工程：从原始数据中提取有用的特征，以提高模型的性能。例如，可以使用PCA（主成分分析）方法对数据进行降维，或者使用t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）方法对高维数据进行降维。
6. 异常检测：识别和处理数据中的异常值或离群点。例如，可以使用Isolation Forest算法或DBSCAN算法来检测异常值。
7. 数据可视化：将预处理后的数据以图形的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。例如，可以使用matplotlib库绘制散点图，或者使用seaborn库绘制直方图。
8. 数据增强：通过添加噪声、旋转、翻转等操作来增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。例如，可以使用ImageDataGenerator类在训练过程中添加随机噪声。
9. 数据分割：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便在不同的阶段进行模型训练和评估。例如，可以使用sklearn库的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。
10. 模型选择：根据问题的性质和数据的特点选择合适的机器学习算法。例如，可以使用决策树、支持向量机、神经网络等算法来构建预测模型。