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在机器学习的开发工作中,数据清洗的目的是什么?
发布时间:
2024-06-11 10:38:29
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8.
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11.
传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术,在工程流程上略有差别,以下步骤在深度学习中不需要做的是() A: 模型评估 B: 特征工程 C: 数据清洗 D: 模型构建
12.
数据清洗的目的。
13.
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14.
【单选】 传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术,在工程流程上略有差别,以下步骤在深度学习中不需要做的是 选项: A:模型评估 B:特征工程 C:数据清洗 D:模型构建
15.
数据预处理是机器学习项目中的重要步骤,包括数据清洗、数据转换、特征选择等,对模型的性能有至关重要的影响。 选项: A:正确 B:错误
16.
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