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数据归一化,标准化的区别?他们对数据处理的意义是什么?
是什么
标准化
数据处理
发布时间:
2024-06-18 15:22:21
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相关试题
1.
常见的数据标准化处理方法有哪些? A: min-max归一化 B: 平均归一化 C: 非线性归一化 D: z-score标准化
2.
数据清洗的目的是什么? 选项: A、将数据转换为可分析的形式 B、将数据归一化或标准化 C、去除噪声和异常值 D、以上都是
3.
由于各个指标的取值范围不同,量纲和意义不同,为了消除这些影响,需要对数据进行( )处理。选项: A:归一化; B:标准化; C:拟合; D:数据裁切
4.
以下属于数据标准化方法的有 A: min-max标准化 B: z-score标准化 C: 正项序列归一化 D: 连续数据离散化
5.
什么是数据处理?数据处理的基本内容是什么?
6.
数据标准化与归一化方法?( ) 选项:A、0-1标准化 B、Z-score标准化 C、log函数转换 D、反正切函数
7.
数据标准化与归一化方法?( ) 选项: A、0-1标准化 B、log函数转换 C、反正切函数 D、Z-score标准化
8.
6.何谓标准化?标准化的意义是什么?
9.
使用飞桨神经网络学习模型中数据处理的第三个步骤()。 选项: A:数据导入 B:数据集划分 C:数据归一化处理 D:数据形状变换
10.
()不是模型训练之前用到的数据处理方法。 选项:A:填充缺失值B:去除重复值C:数据归一化D:保留无关紧要的特征
11.
关于数据规范化,下列说法中错误的是( )。选项: A:包含标准化和归一化; B:标准化在任何场景下受异常值的影响都很小; C:归一化利用了样本中的最大值和最小值; D:标准化实际上是将数据在样本的标准差上做了等比例的缩放操作
12.
关于数据集的标准化,正确的描述是:选项: A:标准化有助于加快模型的收敛速度; B:标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在[0,1]区间上; C:数据集的标准化一定是让标准差变为1; D:所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化
13.
大数据处理的基本流程是什么?
14.
Hadoop体系中有哪些数据处理引擎,他们之间的差异有哪些
15.
关于数据集的标准化,正确的描述是:( ) 选项: A: 数据集标准化有助于加快模型的收敛速度 B: 标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在0,1]的区间上 C: 数据集的标准化一定是让标准差变为1 D: 所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化
16.
关于数据集的标准化,正确的描述是:( )。 A] 选项: A:标准化有助于加快模型的收敛速度 B:标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在0,1]区间上 C:数据集的标准化一定是让标准差变为1 D:所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化
17.
关于数据集的标准化,正确的描述是( ) 选项: A、标准化有助于加快模型的收敛速度 B、标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在[0,1]区间上 C、数据集的标准化一定是让标准差变为1 D、所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化
18.
关于数据集的标准化,正确的描述是()。 选项: A: 标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在0,1]区间上 B: 数据集标准化有助于加快模型的收敛速度 C: 数据集的标准化一定是让标准差变为1 D: 所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化
19.
关于数据集的标准化,正确的描述是()。 选项: A:数据及标准化有助于加快模型的收敛速度 B:标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在0,1]区间上 C:数据集的标准化一定是让标准差变为1 D:所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化
20.
关于数据集的标准化,正确的描述是:( ) 选项: A:数据集标准化有助于加快模型的收敛速度 B:标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在0,1]区间上 C:数据集的标准化一定是让标准差变为1 D:所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化
21.
GPS测量数据处理的基本流程是什么?
22.
数据标准化和数据归一化在机器学习中通常用于消除特征之间的量纲差异,有助于模型训练。 选项: A:正确 B:错误
23.
关于数据集的标准化,正确的描述是:A.标准化有助于加快模型的收敛速度B.标准化一定是归一化,即数据集的取值分布在[0,1]区间上C.数据集的标准化一定是让标准差变为1D.所有的模型建模之前,必须进行数据集标准化
24.
下列关于数据处理描述错误的是()。 选项: A、数据必须经过某种方式处理后,才具有实际意义 B、根据需要分析的目标不同,数据处理的流程也不同 C、数据整理是对数据进行校验和标准化的过程 D、数据分析可以让我们了解事物的现状、剖析其发展历程和预测未来走向
25.
[简答题]数据处理的基本内容是什么?
26.
循环结构有几类,他们的区别是什么。
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