深度学习数据集的一些相关名词解释

简介: 深度学习数据集的一些相关名词解释

数据预处理

是指在机器学习中,对数据进行一系列处理,以使其适合进入模型进行训练和预测的阶段。

数据清洗

是指在预处理阶段中,对数据进行一系列处理,以去除错误,缺失或不一致的数据。

数据的转换格式

是指在预处理阶段中,将数据从原始格式转换为模型可以识别的格式,以便进入模型进行训练和预测。

模型匹配数据输入

是指在预处理阶段中,将数据与模型进行匹配,以便模型能够识别数据的特征。

解析数据

是指在预处理阶段中,对数据进行一系列处理,以提取关键特征,并为模型训练和预测提供有效数据。

模型框架

是指在机器学习中,模型的设计方法,包括模型的构造,模型参数的设置,模型的训练,模型的预测,模型的评估等。模型框架是机器学习中非常重要的部分,对于机器学习的整体效果产生了很大的影响。

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