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机器学习中的数据偏差是一种错误，其中数据集的某些元素的权重和/或表示程度高于其他元素。偏置数据集不能准确表示模型的用例，从而导致结果偏斜、精度低和分析错误。通常，机器学习项目的培训数据必须代表现实世界。数据偏差可能发生在一系列领域，从人类报告和选择偏差到算
数据准备最常见的方法是研究一个数据集，审查机器学习算法的期望，然后仔细选择最合适的数据准备技术来转换原始数据，以最好地满足算法的期望。这是缓慢的，昂贵的，并且需要大量的专业知识。数据准备的另一种方法是并行地对原始数据应用一套通用和常用的数据准备技术，并将所
当今最进步，最前沿，最令人兴奋的……数据科学和机器学习是当今那些非常有吸引力且热门，热门，超级热门的领域。我每天都看到疯狂的信息流，但是不幸的是，有很多虚假或毫无价值的东西，尤其是关于数据科学和机器学习的东西。无论是对于专业人士还是业余爱好者，Reddit
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