ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ဆက်တိုက်ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ပျောက်ဆုံးနေသော သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သောတန်ဖိုးများကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမည်နည်း။
cryptocurrency ခန့်မှန်းမှုအတွက် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs) ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းနှင့် ဆက်တိုက်ဖန်တီးခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ပျောက်ဆုံးနေသော သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော တန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် တိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော မော်ဒယ်သင်တန်းကို သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။ လွဲမှားနေသော သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော တန်ဖိုးများသည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်ပြီး မှားယွင်းသော ခန့်မှန်းမှုများနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။ ၌
ဂဏန်းမဟုတ်သောကော်လံများတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောဒေတာကို ကိုင်တွယ်ရန် ရွေးချယ်စရာနှစ်ခုက အဘယ်နည်း။
ဂဏန်းမဟုတ်သော ကော်လံများတွင် ပျောက်ဆုံးနေသော ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ခြင်းသည် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် မရှိမဖြစ်အဆင့်ဖြစ်သည်။ အမျိုးအစားအလိုက် သို့မဟုတ် စာသားဒေတာကဲ့သို့သော ဂဏန်းမဟုတ်သောဒေတာနှင့် ကိုင်တွယ်ရာတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ရန် အဓိကရွေးချယ်စရာနှစ်ခုရှိသည်- imputation နှင့် deletion။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤရွေးချယ်စရာများကို အသေးစိတ်လေ့လာပြီး သရုပ်ဖော်ရန်အတွက် ဥပမာများကို ပေးပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Cluster, k-means နှင့် mean shift, ကိန်းဂဏန်းမဟုတ်သောအချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်