联邦学习 + 脏数据
Menu 联邦学习 脏数据 脏数据的种类及处理方法 数据缺失 数据重复 数据错误 数据不可用 BI对数据的要求 结构化 规范性 可关联 联邦学习 脏数据 脏数据的种类及处理方法 数据缺失 缺一些记录，或者一条记录里缺一些值（空值），或者两者都缺。原因可能有很多种，系统导致的或人为导致的可能性都存在。如果有空值，为了不影响分析的准确性，要么不将空值纳入分析范围，要么进行补值。前者会减少分析的样本量，
相关文章
- 1. 联邦学习
- 2. 联邦学习PySyft
- 3. 【联邦学习+区块链】联邦学习与区块链
- 4. 联邦学习（Federated Learning）
- 5. 联邦学习概念
- 6. 联邦学习之我见
- 7. 联邦学习入门（1）
- 8. 联邦学习 Federated Learning
- 9. 联邦学习入门
- 10. 联邦学习简介
- 更多相关文章...
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Flink 数据传输及反压详解
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 联邦学习
- 2. 联邦学习PySyft
- 3. 【联邦学习+区块链】联邦学习与区块链
- 4. 联邦学习（Federated Learning）
- 5. 联邦学习概念
- 6. 联邦学习之我见
- 7. 联邦学习入门（1）
- 8. 联邦学习 Federated Learning
- 9. 联邦学习入门
- 10. 联邦学习简介