03-DataPreprocessing-PartI(数据预处理)

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人工智能的主要课程

人工智能的主要课程引言随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的飞速发展，越来越多的学生和专业人士开始关注并选择学习与人工智能相关的课程。

人工智能的主要课程涵盖了从基础理论到实践应用的各个方面，旨在培养学生在人工智能领域的专业能力和技术实践能力。

本文将介绍人工智能主要课程的内容和学习重点。

1. 机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能领域的核心课程之一。

它研究如何让计算机更好地学习数据和模式，以实现从数据中进行预测和决策的能力。

机器学习课程通常包括以下内容：•监督学习（Supervised Learning）：介绍常见的监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等，并讲解它们的原理和应用场景。

•无监督学习（Unsupervised Learning）：介绍无监督学习算法，如聚类、降维等，并讲解它们在数据挖掘和模式识别中的应用。

•深度学习（Deep Learning）：介绍深度神经网络的基本原理和常见的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，并讲解它们在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。

2. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的另一个重要课程。

它研究如何让计算机理解和处理人类自然语言的能力。

自然语言处理课程通常包括以下内容：•语言模型（Language Model）：介绍语言模型的基本原理和常见的语言模型算法，如n-gram模型、循环神经网络语言模型等，并讲解它们在机器翻译、语言生成等任务中的应用。

•信息检索（Information Retrieval）：介绍信息检索的基本原理和常见的检索算法，如向量空间模型、倒排索引等，并讲解它们在搜索引擎和问答系统中的应用。

•文本分类（Text Classification）：介绍文本分类的方法和技巧，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机等，并讲解它们在情感分析、垃圾邮件过滤等任务中的应用。

电气自动化专业英语词汇

acceleration transducer 加速度传感器acceptance testing 验收测试accessibility 可及性accumulated error 累积误差AC—DC-AC frequency converter 交—直—交变频器AC （alternating current) electric drive 交流电子传动active attitude stabilization 主动姿态稳定actuator 驱动器，执行机构adaline 线性适应元adaptation layer 适应层adaptive telemeter system 适应遥测系统adjoint operator 伴随算子admissible error 容许误差aggregation matrix 集结矩阵AHP （analytic hierarchy process) 层次分析法amplifying element 放大环节analog-digital conversion 模数转换annunciator 信号器antenna pointing control 天线指向控制anti—integral windup 抗积分饱卷aperiodic decomposition 非周期分解a posteriori estimate 后验估计approximate reasoning 近似推理a priori estimate 先验估计articulated robot 关节型机器人assignment problem 配置问题,分配问题associative memory model 联想记忆模型associatron 联想机asymptotic stability 渐进稳定性attained pose drift 实际位姿漂移attitude acquisition 姿态捕获AOCS (attritude and orbit control system) 姿态轨道控制系统attitude angular velocity 姿态角速度attitude disturbance 姿态扰动attitude maneuver 姿态机动attractor 吸引子augment ability 可扩充性augmented system 增广系统automatic manual station 自动-手动操作器automaton 自动机backlash characteristics 间隙特性base coordinate system 基座坐标系Bayes classifier 贝叶斯分类器bearing alignment 方位对准bellows pressure gauge 波纹管压力表benefit-cost analysis 收益成本分析bilinear system 双线性系统biocybernetics 生物控制论biological feedback system 生物反馈系统black box testing approach 黑箱测试法blind search 盲目搜索block diagonalization 块对角化Boltzman machine 玻耳兹曼机bottom—up development 自下而上开发boundary value analysis 边界值分析brainstorming method 头脑风暴法breadth—first search 广度优先搜索butterfly valve 蝶阀CAE （computer aided engineering) 计算机辅助工程CAM （computer aided manufacturing) 计算机辅助制造Camflex valve 偏心旋转阀canonical state variable 规范化状态变量capacitive displacement transducer 电容式位移传感器capsule pressure gauge 膜盒压力表CARD 计算机辅助研究开发Cartesian robot 直角坐标型机器人cascade compensation 串联补偿catastrophe theory 突变论centrality 集中性chained aggregation 链式集结chaos 混沌characteristic locus 特征轨迹chemical propulsion 化学推进calrity 清晰性classical information pattern 经典信息模式classifier 分类器clinical control system 临床控制系统closed loop pole 闭环极点closed loop transfer function 闭环传递函数cluster analysis 聚类分析coarse—fine control 粗—精控制cobweb model 蛛网模型coefficient matrix 系数矩阵cognitive science 认知科学cognitron 认知机coherent system 单调关联系统combination decision 组合决策combinatorial explosion 组合爆炸combined pressure and vacuum gauge 压力真空表command pose 指令位姿companion matrix 相伴矩阵compartmental model 房室模型compatibility 相容性，兼容性compensating network 补偿网络compensation 补偿，矫正compliance 柔顺，顺应composite control 组合控制computable general equilibrium model 可计算一般均衡模型conditionally instability 条件不稳定性configuration 组态connectionism 连接机制connectivity 连接性conservative system 守恒系统consistency 一致性constraint condition 约束条件consumption function 消费函数context—free grammar 上下文无关语法continuous discrete event hybrid system simulation 连续离散事件混合系统仿真continuous duty 连续工作制control accuracy 控制精度control cabinet 控制柜controllability index 可控指数controllable canonical form 可控规范型[control］plant 控制对象，被控对象controlling instrument 控制仪表control moment gyro 控制力矩陀螺control panel 控制屏，控制盘control synchro 控制[式]自整角机control system synthesis 控制系统综合control time horizon 控制时程cooperative game 合作对策coordinability condition 可协调条件coordination strategy 协调策略coordinator 协调器corner frequency 转折频率costate variable 共态变量cost—effectiveness analysis 费用效益分析coupling of orbit and attitude 轨道和姿态耦合critical damping 临界阻尼critical stability 临界稳定性cross—over frequency 穿越频率,交越频率current source inverter 电流[源］型逆变器cut—off frequency 截止频率cybernetics 控制论cyclic remote control 循环遥控cylindrical robot 圆柱坐标型机器人damped oscillation 阻尼振荡damper 阻尼器damping ratio 阻尼比data acquisition 数据采集data encryption 数据加密data preprocessing 数据预处理data processor 数据处理器DC generator-motor set drive 直流发电机-电动机组传动D controller 微分控制器decentrality 分散性decentralized stochastic control 分散随机控制decision space 决策空间decision support system 决策支持系统decomposition—aggregation approach 分解集结法decoupling parameter 解耦参数deductive-inductive hybrid modeling method 演绎与归纳混合建模法delayed telemetry 延时遥测derivation tree 导出树derivative feedback 微分反馈describing function 描述函数desired value 希望值despinner 消旋体destination 目的站detector 检出器deterministic automaton 确定性自动机deviation 偏差舱deviation alarm 偏差报警器DFD 数据流图diagnostic model 诊断模型diagonally dominant matrix 对角主导矩阵diaphragm pressure gauge 膜片压力表difference equation model 差分方程模型differential dynamical system 微分动力学系统differential game 微分对策differential pressure level meter 差压液位计differential pressure transmitter 差压变送器differential transformer displacement transducer 差动变压器式位移传感器differentiation element 微分环节digital filer 数字滤波器digital signal processing 数字信号处理digitization 数字化digitizer 数字化仪dimension transducer 尺度传感器direct coordination 直接协调disaggregation 解裂discoordination 失协调discrete event dynamic system 离散事件动态系统discrete system simulation language 离散系统仿真语言discriminant function 判别函数displacement vibration amplitude transducer 位移振幅传感器dissipative structure 耗散结构distributed parameter control system 分布参数控制系统distrubance 扰动disturbance compensation 扰动补偿diversity 多样性divisibility 可分性domain knowledge 领域知识dominant pole 主导极点dose-response model 剂量反应模型dual modulation telemetering system 双重调制遥测系统dual principle 对偶原理dual spin stabilization 双自旋稳定duty ratio 负载比dynamic braking 能耗制动dynamic characteristics 动态特性dynamic deviation 动态偏差dynamic error coefficient 动态误差系数dynamic exactness 动它吻合性dynamic input—output model 动态投入产出模型econometric model 计量经济模型economic cybernetics 经济控制论economic effectiveness 经济效益economic evaluation 经济评价economic index 经济指数economic indicator 经济指标eddy current thickness meter 电涡流厚度计effectiveness 有效性effectiveness theory 效益理论elasticity of demand 需求弹性electric actuator 电动执行机构electric conductance levelmeter 电导液位计electric drive control gear 电动传动控制设备electric hydraulic converter 电-液转换器electric pneumatic converter 电-气转换器electrohydraulic servo vale 电液伺服阀electromagnetic flow transducer 电磁流量传感器electronic batching scale 电子配料秤electronic belt conveyor scale 电子皮带秤electronic hopper scale 电子料斗秤elevation 仰角emergency stop 异常停止empirical distribution 经验分布endogenous variable 内生变量equilibrium growth 均衡增长equilibrium point 平衡点equivalence partitioning 等价类划分ergonomics 工效学error 误差error-correction parsing 纠错剖析estimate 估计量estimation theory 估计理论evaluation technique 评价技术event chain 事件链evolutionary system 进化系统exogenous variable 外生变量expected characteristics 希望特性external disturbance 外扰fact base 事实failure diagnosis 故障诊断fast mode 快变模态feasibility study 可行性研究feasible coordination 可行协调feasible region 可行域feature detection 特征检测feature extraction 特征抽取feedback compensation 反馈补偿feedforward path 前馈通路field bus 现场总线finite automaton 有限自动机FIP (factory information protocol）工厂信息协议first order predicate logic 一阶谓词逻辑fixed sequence manipulator 固定顺序机械手fixed set point control 定值控制FMS (flexible manufacturing system）柔性制造系统flow sensor/transducer 流量传感器flow transmitter 流量变送器fluctuation 涨落forced oscillation 强圃获荡formal language theory 形式语言理论formal neuron 形式神经元forward path 正向通路forward reasoning 正向推理fractal 分形体，分维体frequency converter 变频器frequency domain model reduction method 频域模型降阶法frequency response 频域响应full order observer 全阶观测器functional decomposition 功能分解FES （functional electrical stimulation) 功能电刺激functional simularity 功能相似fuzzy logic 模糊逻辑game tree 对策树gate valve 闸阀general equilibrium theory 一般均衡理论generalized least squares estimation 广义最小二乘估计generation function 生成函数geomagnetic torque 地磁力矩geometric similarity 几何相似gimbaled wheel 框架轮global asymptotic stability 全局渐进稳定性global optimum 全局最优globe valve 球形阀goal coordination method 目标协调法grammatical inference 文法推断graphic search 图搜索gravity gradient torque 重力梯度力矩group technology 成组技术guidance system 制导系统gyro drift rate 陀螺漂移率gyrostat 陀螺体Hall displacement transducer 霍尔式位移传感器hardware-in—the—loop simulation 半实物仿真harmonious deviation 和谐偏差harmonious strategy 和谐策略heuristic inference 启发式推理hidden oscillation 隐蔽振荡hierarchical chart 层次结构图hierarchical planning 递阶规划hierarchical control 递阶控制homeostasis 内稳态homomorphic model 同态系统horizontal decomposition 横向分解hormonal control 内分泌控制hydraulic step motor 液压步进马达hypercycle theory 超循环理论I controller 积分控制器identifiability 可辨识性IDSS （intelligent decision support system)智能决策支持系统image recognition 图像识别impulse 冲量impulse function 冲击函数，脉冲函数inching 点动incompatibility principle 不相容原理incremental motion control 增量运动控制index of merit 品质因数inductive force transducer 电感式位移传感器inductive modeling method 归纳建模法industrial automation 工业自动化inertial attitude sensor 惯性姿态敏感器inertial coordinate system 惯性坐标系inertial wheel 惯性轮inference engine 推理机infinite dimensional system 无穷维系统information acquisition 信息采集infrared gas analyzer 红外线气体分析器inherent nonlinearity 固有非线性inherent regulation 固有调节initial deviation 初始偏差initiator 发起站injection attitude 入轨姿势input-output model 投入产出模型instability 不稳定性instruction level language 指令级语言integral of absolute value of error criterion 绝对误差积分准则integral of squared error criterion 平方误差积分准则integral performance criterion 积分性能准则integration instrument 积算仪器integrity 整体性intelligent terminal 智能终端interacted system 互联系统，关联系统interactive prediction approach 互联预估法，关联预估法interconnection 互联intermittent duty 断续工作制internal disturbance 内扰ISM （interpretive structure modeling) 解释结构建模法invariant embedding principle 不变嵌入原理inventory theory 库伦论inverse Nyquist diagram 逆奈奎斯特图inverter 逆变器investment decision 投资决策isomorphic model 同构模型iterative coordination 迭代协调jet propulsion 喷气推进job-lot control 分批控制joint 关节Kalman-Bucy filer 卡尔曼—布西滤波器knowledge accomodation 知识顺应knowledge acquisition 知识获取knowledge assimilation 知识同化KBMS (knowledge base management system）知识库管理系统knowledge representation 知识表达ladder diagram 梯形图lag—lead compensation 滞后超前补偿Lagrange duality 拉格朗曰对偶性Laplace transform 拉普拉斯变换large scale system 大系统lateral inhibition network 侧抑制网络least cost input 最小成本投入least squares criterion 最小二乘准则level switch 物位开关libration damping 天平动阻尼limit cycle 极限环linearization technique 线性化方法linear motion electric drive 直线运动电气传动linear motion valve 直行程阀linear programming 线性规划LQR （linear quadratic regulator problem）线性二次调节器问题load cell 称重传感器local asymptotic stability 局部渐近稳定性local optimum 局部最优log magnitude—phase diagram 对数幅相图long term memory 长期记忆lumped parameter model 集总参数模型Lyapunov theorem of asymptotic stability李雅普诺夫渐近稳定性定理macro-economic system 宏观经济系统magnetic dumping 磁卸载magnetoelastic weighing cell 磁致弹性称重传感器magnitude—frequency characteristic 幅频特性magnitude margin 幅值裕度magnitude scale factor 幅值比例尺manipulator 机械手man—machine coordination 人机协调manual station 手动操作器MAP (manufacturing automation protocol）制造自动化协议marginal effectiveness 边际效益Mason’s gain formula 梅森增益公式master station 主站matching criterion 匹配准则maximum likelihood estimation 最大似然估计maximum overshoot 最大超调量maximum principle 极大值原理mean-square error criterion 均方误差准则mechanism model 机理模型meta-knowledge 元知识metallurgical automation 冶金自动化minimal realization 最小实现minimum phase system 最小相位系统minimum variance estimation 最小方差估计minor loop 副回路missile-target relative movement simulator 弹体—目标相对运动仿真器modal aggregation 模态集结modal transformation 模态变换MB (model base）模型库model confidence 模型置信度model fidelity 模型逼真度model reference adaptive control system 模型参考适应控制系统model verification 模型验证modularization 模块化MEC (most economic control）最经济控制motion space 可动空间MTBF (mean time between failures）平均故障间隔时间MTTF （mean time to failures）平均无故障时间multi—attributive utility function 多属性效用函数multicriteria 多重判据multilevel hierarchical structure 多级递阶结构multiloop control 多回路控制multi—objective decision 多目标决策multistate logic 多态逻辑multistratum hierarchical control 多段递阶控制multivariable control system 多变量控制系统myoelectric control 肌电控制Nash optimality 纳什最优性natural language generation 自然语言生成nearest-neighbor 最近邻necessity measure 必然性侧度negative feedback 负反馈neural assembly 神经集合neural network computer 神经网络计算机Nichols chart 尼科尔斯图noetic science 思维科学noncoherent system 非单调关联系统noncooperative game 非合作博弈nonequilibrium state 非平衡态nonlinear element 非线性环节nonmonotonic logic 非单调逻辑nonparametric training 非参数训练nonreversible electric drive 不可逆电气传动nonsingular perturbation 非奇异摄动non—stationary random process 非平稳随机过程nuclear radiation levelmeter 核辐射物位计nutation sensor 章动敏感器Nyquist stability criterion 奈奎斯特稳定判据[size=9pt]objective function 目标函数observability index 可观测指数observable canonical form 可观测规范型on—line assistance 在线帮助on—off control 通断控制open loop pole 开环极点operational research model 运筹学模型optic fiber tachometer 光纤式转速表optimal trajectory 最优轨迹optimization technique 最优化技术orbital rendezvous 轨道交会orbit gyrocompass 轨道陀螺罗盘orbit perturbation 轨道摄动order parameter 序参数orientation control 定向控制originator 始发站oscillating period 振荡周期output prediction method 输出预估法oval wheel flowmeter 椭圆齿轮流量计overall design 总体设计overdamping 过阻尼overlapping decomposition 交叠分解Pade approximation 帕德近似Pareto optimality 帕雷托最优性passive attitude stabilization 被动姿态稳定path repeatability 路径可重复性pattern primitive 模式基元PR （pattern recognition) 模式识别P control 比例控制器peak time 峰值时间penalty function method 罚函数法perceptron 感知器periodic duty 周期工作制perturbation theory 摄动理论pessimistic value 悲观值phase locus 相轨迹phase trajectory 相轨迹phase lead 相位超前photoelectric tachometric transducer 光电式转速传感器phrase—structure grammar 短句结构文法physical symbol system 物理符号系统piezoelectric force transducer 压电式力传感器playback robot 示教再现式机器人PLC （programmable logic controller) 可编程序逻辑控制器plug braking 反接制动plug valve 旋塞阀pneumatic actuator 气动执行机构point-to-point control 点位控制polar robot 极坐标型机器人pole assignment 极点配置pole—zero cancellation 零极点相消polynomial input 多项式输入portfolio theory 投资搭配理论pose overshoot 位姿过调量position measuring instrument 位置测量仪posentiometric displacement transducer 电位器式位移传感器positive feedback 正反馈power system automation 电力系统自动化predicate logic 谓词逻辑pressure gauge with electric contact 电接点压力表pressure transmitter 压力变送器price coordination 价格协调primal coordination 主协调primary frequency zone 主频区PCA （principal component analysis) 主成分分析法principle of turnpike 大道原理priority 优先级process-oriented simulation 面向过程的仿真production budget 生产预算production rule 产生式规则profit forecast 利润预测PERT （program evaluation and review technique) 计划评审技术program set station 程序设定操作器proportional control 比例控制proportional plus derivative controller 比例微分控制器protocol engineering 协议工程prototype 原型pseudo random sequence 伪随机序列pseudo—rate-increment control 伪速率增量控制pulse duration 脉冲持续时间pulse frequency modulation control system脉冲调频控制系统pulse width modulation control system 脉冲调宽控制系统PWM inverter 脉宽调制逆变器pushdown automaton 下推自动机QC (quality control）质量管理quadratic performance index 二次型性能指标qualitative physical model 定性物理模型quantized noise 量化噪声quasilinear characteristics 准线性特性queuing theory 排队论radio frequency sensor 射频敏感器ramp function 斜坡函数random disturbance 随机扰动random process 随机过程rate integrating gyro 速率积分陀螺ratio station 比值操作器reachability 可达性reaction wheel control 反作用轮控制realizability 可实现性，能实现性real time telemetry 实时遥测receptive field 感受野rectangular robot 直角坐标型机器人rectifier 整流器recursive estimation 递推估计reduced order observer 降阶观测器redundant information 冗余信息reentry control 再入控制regenerative braking 回馈制动,再生制动regional planning model 区域规划模型regulating device 调节装载regulation 调节relational algebra 关系代数relay characteristic 继电器特性remote manipulator 遥控操作器remote regulating 遥调remote set point adjuster 远程设定点调整器rendezvous and docking 交会和对接reproducibility 再现性resistance thermometer sensor 热电阻resolution principle 归结原理resource allocation 资源分配response curve 响应曲线return difference matrix 回差矩阵return ratio matrix 回比矩阵reverberation 回响reversible electric drive 可逆电气传动revolute robot 关节型机器人revolution speed transducer 转速传感器rewriting rule 重写规则rigid spacecraft dynamics 刚性航天动力学risk decision 风险分析robotics 机器人学robot programming language 机器人编程语言robust control 鲁棒控制robustness 鲁棒性roll gap measuring instrument 辊缝测量仪root locus 根轨迹roots flowmeter 腰轮流量计rotameter 浮子流量计，转子流量计rotary eccentric plug valve 偏心旋转阀rotary motion valve 角行程阀rotating transformer 旋转变压器Routh approximation method 劳思近似判据routing problem 路径问题sampled—data control system 采样控制系统sampling control system 采样控制系统saturation characteristics 饱和特性scalar Lyapunov function 标量李雅普诺夫函数SCARA (selective compliance assembly robot arm）平面关节型机器人scenario analysis method 情景分析法scene analysis 物景分析s—domain s域self-operated controller 自力式控制器self-organizing system 自组织系统self—reproducing system 自繁殖系统self-tuning control 自校正控制semantic network 语义网络semi—physical simulation 半实物仿真sensing element 敏感元件sensitivity analysis 灵敏度分析sensory control 感觉控制sequential decomposition 顺序分解sequential least squares estimation 序贯最小二乘估计servo control 伺服控制，随动控制servomotor 伺服马达settling time 过渡时间sextant 六分仪short term planning 短期计划short time horizon coordination 短时程协调signal detection and estimation 信号检测和估计signal reconstruction 信号重构similarity 相似性simulated interrupt 仿真中断simulation block diagram 仿真框图simulation experiment 仿真实验simulation velocity 仿真速度simulator 仿真器single axle table 单轴转台single degree of freedom gyro 单自由度陀螺single level process 单级过程single value nonlinearity 单值非线性singular attractor 奇异吸引子singular perturbation 奇异摄动sink 汇点slaved system 受役系统slower—than-real-time simulation 欠实时仿真slow subsystem 慢变子系统socio—cybernetics 社会控制论socioeconomic system 社会经济系统software psychology 软件心理学solar array pointing control 太阳帆板指向控制solenoid valve 电磁阀source 源点specific impulse 比冲speed control system 调速系统spin axis 自旋轴spinner 自旋体stability criterion 稳定性判据stability limit 稳定极限stabilization 镇定，稳定Stackelberg decision theory 施塔克尔贝格决策理论state equation model 状态方程模型state space description 状态空间描述static characteristics curve 静态特性曲线station accuracy 定点精度stationary random process 平稳随机过程statistical analysis 统计分析statistic pattern recognition 统计模式识别steady state deviation 稳态偏差steady state error coefficient 稳态误差系数step-by-step control 步进控制step function 阶跃函数stepwise refinement 逐步精化stochastic finite automaton 随机有限自动机strain gauge load cell 应变式称重传感器strategic function 策略函数strongly coupled system 强耦合系统subjective probability 主观频率suboptimality 次优性supervised training 监督学习supervisory computer control system 计算机监控系统sustained oscillation 自持振荡swirlmeter 旋进流量计switching point 切换点symbolic processing 符号处理synaptic plasticity 突触可塑性synergetics 协同学syntactic analysis 句法分析system assessment 系统评价systematology 系统学system homomorphism 系统同态system isomorphism 系统同构system engineering 系统工程tachometer 转速表target flow transmitter 靶式流量变送器task cycle 作业周期teaching programming 示教编程telemechanics 远动学telemetering system of frequency divisiontype 频分遥测系统telemetry 遥测teleological system 目的系统teleology 目的论temperature transducer 温度传感器template base 模版库tensiometer 张力计texture 纹理theorem proving 定理证明therapy model 治疗模型thermocouple 热电偶thermometer 温度计thickness meter 厚度计three—axis attitude stabilization 三轴姿态稳定three state controller 三位控制器thrust vector control system 推力矢量控制系统thruster 推力器time constant 时间常数time—invariant system 定常系统，非时变系统time schedule controller 时序控制器time-sharing control 分时控制time—varying parameter 时变参数top-down testing 自上而下测试topological structure 拓扑结构TQC (total quality control) 全面质量管理tracking error 跟踪误差trade—off analysis 权衡分析transfer function matrix 传递函数矩阵transformation grammar 转换文法transient deviation 瞬态偏差transient process 过渡过程transition diagram 转移图transmissible pressure gauge 电远传压力表transmitter 变送器trend analysis 趋势分析triple modulation telemetering system 三重调制遥测系统turbine flowmeter 涡轮流量计Turing machine 图灵机two-time scale system 双时标系统ultrasonic levelmeter 超声物位计unadjustable speed electric drive 非调速电气传动unbiased estimation 无偏估计underdamping 欠阻尼uniformly asymptotic stability 一致渐近稳定性uninterrupted duty 不间断工作制，长期工作制unit circle 单位圆unit testing 单元测试unsupervised learing 非监督学习upper level problem 上级问题urban planning 城市规划utility function 效用函数value engineering 价值工程variable gain 可变增益，可变放大系数variable structure control system 变结构控制vector Lyapunov function 向量李雅普诺夫函数velocity error coefficient 速度误差系数velocity transducer 速度传感器vertical decomposition 纵向分解vibrating wire force transducer 振弦式力传感器vibrometer 振动计viscous damping 粘性阻尼voltage source inverter 电压源型逆变器vortex precession flowmeter 旋进流量计vortex shedding flowmeter 涡街流量计WB （way base）方法库weighing cell 称重传感器weighting factor 权因子weighting method 加权法Whittaker-Shannon sampling theorem 惠特克—香农采样定理Wiener filtering 维纳滤波work station for computer aided design 计算机辅助设计工作站w-plane w平面zero—based budget 零基预算zero—input response 零输入响应zero—state response 零状态响应电气自动化专业词汇zero sum game model 零和对策模型z—transform z变换[/size］11。

25个大数据专业术语入门大数据必备知识

25个大数据专业术语入门大数据必备知识大数据是指跨越传统数据处理能力范围，无法使用常规数据库工具进行处理和管理的大量、高速度、多样性的结构化和非结构化数据的集合。

随着信息技术的高速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。

掌握大数据的相关专业术语对于大数据领域的从业者和对大数据感兴趣的人来说至关重要。

本文将介绍25个常见的大数据专业术语，帮助读者快速入门大数据领域。

1. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是指通过分析大量数据来发现隐藏在其中的模式和关联性的过程。

通过数据挖掘技术，可以从海量数据中提取有价值的知识和信息，支持决策和业务发展。

2. 机器学习（Machine Learning）机器学习是一种人工智能的技术，通过让计算机系统从数据中学习和改进，实现自主学习和自主决策的能力。

机器学习在大数据处理中起到了重要作用，可以从大量数据中挖掘出模式和规律。

3. 云计算（Cloud Computing）云计算是一种基于互联网的计算方式，可以通过网络提供各种计算资源和服务。

云计算通过将计算任务分配给大量的计算机集群来处理大数据，提高计算效率和资源利用率。

4. 流式处理（Stream Processing）流式处理是指对实时产生的数据流进行实时分析和处理的技术。

在大数据领域，流式处理可以对海量的实时数据进行连续的计算和分析，实现实时决策和实时应用。

5. 数据湖（Data Lake）数据湖是指一个存储了各种结构化和非结构化数据的集合，可以容纳大量的原始数据。

数据湖不要求进行数据的预处理或格式转换，使得数据的获取和利用更加灵活和高效。

6. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是指一个用于存储和管理各种企业数据的集中化数据存储系统。

数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，为企业决策提供可靠的数据支持。

7. 数据可视化（Data Visualization）数据可视化是指使用图表、图像和其他可视化方式将数据表达出来的过程。

数据挖掘易出现单词

1、data mining数据挖掘Both data excavation technology and computer intelligence are the important technique supporting this study数据挖掘技术及计算机智能的发展是研究的重要技术支持。

2、data warehouse 数据仓库During this period, data warehousing vendors were recognizing the need to provide tools that were more tightly integrated, had full GUI invocation and were priced more attractively在这一时期，数据仓库供应商认识到了提供更紧密集成，拥有完整图形用户接口并且价格更吸引人的工具之需求。

3、OLAP 联机分析技术（On-Line Analytical Processing）The component's distribution of bio-oil, which was produced from Fraximus mandshurica by flashpyrolysis in a fluidized bed reactor, was determined by GC-MS analysis结合色质联机技术分析了由流化床热裂解水曲柳获得的生物油主要组分的分布。

4、OLTP 联机事务处理OLTP is mainly used for the application service of an organization.操作型处理主要是为一个组织某些方面的应用服务的5、Integrated 综合的；完整的；互相协调的how will they integrate...are they ? integrated into the large Indian society?他们是否融入了,印度社会呢？6、Summarized 总结The issue of vagueness is summarized in a more technical way by the philosopher Karl Popper who described--who introduced the term of falsifiability.关于概念模糊的问题,哲学家卡尔·波普用一个更加专业的术语,进行了总结,他提出了“可证伪性“这个术语。

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇1.General Concepts (基础概念)•Artificial Intelligence (AI) - 人工智能1)Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2)Machine Learning (ML) - 机器学习3)Deep Learning (DL) - 深度学习4)Neural Network - 神经网络5)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理6)Computer Vision - 计算机视觉7)Robotics - 机器人技术8)Speech Recognition - 语音识别9)Expert Systems - 专家系统10)Knowledge Representation - 知识表示11)Pattern Recognition - 模式识别12)Cognitive Computing - 认知计算13)Autonomous Systems - 自主系统14)Human-Machine Interaction - 人机交互15)Intelligent Agents - 智能代理16)Machine Translation - 机器翻译17)Swarm Intelligence - 群体智能18)Genetic Algorithms - 遗传算法19)Fuzzy Logic - 模糊逻辑20)Reinforcement Learning - 强化学习•Machine Learning (ML) - 机器学习1)Machine Learning (ML) - 机器学习2)Artificial Neural Network - 人工神经网络3)Deep Learning - 深度学习4)Supervised Learning - 有监督学习5)Unsupervised Learning - 无监督学习6)Reinforcement Learning - 强化学习7)Semi-Supervised Learning - 半监督学习8)Training Data - 训练数据9)Test Data - 测试数据10)Validation Data - 验证数据11)Feature - 特征12)Label - 标签13)Model - 模型14)Algorithm - 算法15)Regression - 回归16)Classification - 分类17)Clustering - 聚类18)Dimensionality Reduction - 降维19)Overfitting - 过拟合20)Underfitting - 欠拟合•Deep Learning (DL) - 深度学习1)Deep Learning - 深度学习2)Neural Network - 神经网络3)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Autoencoder - 自编码器9)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络10)Transfer Learning - 迁移学习11)Pre-trained Model - 预训练模型12)Fine-tuning - 微调13)Feature Extraction - 特征提取14)Activation Function - 激活函数15)Loss Function - 损失函数16)Gradient Descent - 梯度下降17)Backpropagation - 反向传播18)Epoch - 训练周期19)Batch Size - 批量大小20)Dropout - 丢弃法•Neural Network - 神经网络1)Neural Network - 神经网络2)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络3)Deep Neural Network (DNN) - 深度神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Feedforward Neural Network - 前馈神经网络9)Multi-layer Perceptron (MLP) - 多层感知器10)Radial Basis Function Network (RBFN) - 径向基函数网络11)Hopfield Network - 霍普菲尔德网络12)Boltzmann Machine - 玻尔兹曼机13)Autoencoder - 自编码器14)Spiking Neural Network (SNN) - 脉冲神经网络15)Self-organizing Map (SOM) - 自组织映射16)Restricted Boltzmann Machine (RBM) - 受限玻尔兹曼机17)Hebbian Learning - 海比安学习18)Competitive Learning - 竞争学习19)Neuroevolutionary - 神经进化20)Neuron - 神经元•Algorithm - 算法1)Algorithm - 算法2)Supervised Learning Algorithm - 有监督学习算法3)Unsupervised Learning Algorithm - 无监督学习算法4)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法5)Classification Algorithm - 分类算法6)Regression Algorithm - 回归算法7)Clustering Algorithm - 聚类算法8)Dimensionality Reduction Algorithm - 降维算法9)Decision Tree Algorithm - 决策树算法10)Random Forest Algorithm - 随机森林算法11)Support Vector Machine (SVM) Algorithm - 支持向量机算法12)K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - K近邻算法13)Naive Bayes Algorithm - 朴素贝叶斯算法14)Gradient Descent Algorithm - 梯度下降算法15)Genetic Algorithm - 遗传算法16)Neural Network Algorithm - 神经网络算法17)Deep Learning Algorithm - 深度学习算法18)Ensemble Learning Algorithm - 集成学习算法19)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法20)Metaheuristic Algorithm - 元启发式算法•Model - 模型1)Model - 模型2)Machine Learning Model - 机器学习模型3)Artificial Intelligence Model - 人工智能模型4)Predictive Model - 预测模型5)Classification Model - 分类模型6)Regression Model - 回归模型7)Generative Model - 生成模型8)Discriminative Model - 判别模型9)Probabilistic Model - 概率模型10)Statistical Model - 统计模型11)Neural Network Model - 神经网络模型12)Deep Learning Model - 深度学习模型13)Ensemble Model - 集成模型14)Reinforcement Learning Model - 强化学习模型15)Support Vector Machine (SVM) Model - 支持向量机模型16)Decision Tree Model - 决策树模型17)Random Forest Model - 随机森林模型18)Naive Bayes Model - 朴素贝叶斯模型19)Autoencoder Model - 自编码器模型20)Convolutional Neural Network (CNN) Model - 卷积神经网络模型•Dataset - 数据集1)Dataset - 数据集2)Training Dataset - 训练数据集3)Test Dataset - 测试数据集4)Validation Dataset - 验证数据集5)Balanced Dataset - 平衡数据集6)Imbalanced Dataset - 不平衡数据集7)Synthetic Dataset - 合成数据集8)Benchmark Dataset - 基准数据集9)Open Dataset - 开放数据集10)Labeled Dataset - 标记数据集11)Unlabeled Dataset - 未标记数据集12)Semi-Supervised Dataset - 半监督数据集13)Multiclass Dataset - 多分类数据集14)Feature Set - 特征集15)Data Augmentation - 数据增强16)Data Preprocessing - 数据预处理17)Missing Data - 缺失数据18)Outlier Detection - 异常值检测19)Data Imputation - 数据插补20)Metadata - 元数据•Training - 训练1)Training - 训练2)Training Data - 训练数据3)Training Phase - 训练阶段4)Training Set - 训练集5)Training Examples - 训练样本6)Training Instance - 训练实例7)Training Algorithm - 训练算法8)Training Model - 训练模型9)Training Process - 训练过程10)Training Loss - 训练损失11)Training Epoch - 训练周期12)Training Batch - 训练批次13)Online Training - 在线训练14)Offline Training - 离线训练15)Continuous Training - 连续训练16)Transfer Learning - 迁移学习17)Fine-Tuning - 微调18)Curriculum Learning - 课程学习19)Self-Supervised Learning - 自监督学习20)Active Learning - 主动学习•Testing - 测试1)Testing - 测试2)Test Data - 测试数据3)Test Set - 测试集4)Test Examples - 测试样本5)Test Instance - 测试实例6)Test Phase - 测试阶段7)Test Accuracy - 测试准确率8)Test Loss - 测试损失9)Test Error - 测试错误10)Test Metrics - 测试指标11)Test Suite - 测试套件12)Test Case - 测试用例13)Test Coverage - 测试覆盖率14)Cross-Validation - 交叉验证15)Holdout Validation - 留出验证16)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证17)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证18)Test Driven Development (TDD) - 测试驱动开发19)A/B Testing - A/B 测试20)Model Evaluation - 模型评估•Validation - 验证1)Validation - 验证2)Validation Data - 验证数据3)Validation Set - 验证集4)Validation Examples - 验证样本5)Validation Instance - 验证实例6)Validation Phase - 验证阶段7)Validation Accuracy - 验证准确率8)Validation Loss - 验证损失9)Validation Error - 验证错误10)Validation Metrics - 验证指标11)Cross-Validation - 交叉验证12)Holdout Validation - 留出验证13)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation - 留一法交叉验证16)Validation Curve - 验证曲线17)Hyperparameter Validation - 超参数验证18)Model Validation - 模型验证19)Early Stopping - 提前停止20)Validation Strategy - 验证策略•Supervised Learning - 有监督学习1)Supervised Learning - 有监督学习2)Label - 标签3)Feature - 特征4)Target - 目标5)Training Labels - 训练标签6)Training Features - 训练特征7)Training Targets - 训练目标8)Training Examples - 训练样本9)Training Instance - 训练实例10)Regression - 回归11)Classification - 分类12)Predictor - 预测器13)Regression Model - 回归模型14)Classifier - 分类器15)Decision Tree - 决策树16)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机17)Neural Network - 神经网络18)Feature Engineering - 特征工程19)Model Evaluation - 模型评估20)Overfitting - 过拟合21)Underfitting - 欠拟合22)Bias-Variance Tradeoff - 偏差-方差权衡•Unsupervised Learning - 无监督学习1)Unsupervised Learning - 无监督学习2)Clustering - 聚类3)Dimensionality Reduction - 降维4)Anomaly Detection - 异常检测5)Association Rule Learning - 关联规则学习6)Feature Extraction - 特征提取7)Feature Selection - 特征选择8)K-Means - K均值9)Hierarchical Clustering - 层次聚类10)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类11)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析12)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析13)T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t分布随机邻居嵌入14)Gaussian Mixture Model (GMM) - 高斯混合模型15)Self-Organizing Maps (SOM) - 自组织映射16)Autoencoder - 自动编码器17)Latent Variable - 潜变量18)Data Preprocessing - 数据预处理19)Outlier Detection - 异常值检测20)Clustering Algorithm - 聚类算法•Reinforcement Learning - 强化学习1)Reinforcement Learning - 强化学习2)Agent - 代理3)Environment - 环境4)State - 状态5)Action - 动作6)Reward - 奖励7)Policy - 策略8)Value Function - 值函数9)Q-Learning - Q学习10)Deep Q-Network (DQN) - 深度Q网络11)Policy Gradient - 策略梯度12)Actor-Critic - 演员-评论家13)Exploration - 探索14)Exploitation - 开发15)Temporal Difference (TD) - 时间差分16)Markov Decision Process (MDP) - 马尔可夫决策过程17)State-Action-Reward-State-Action (SARSA) - 状态-动作-奖励-状态-动作18)Policy Iteration - 策略迭代19)Value Iteration - 值迭代20)Monte Carlo Methods - 蒙特卡洛方法•Semi-Supervised Learning - 半监督学习1)Semi-Supervised Learning - 半监督学习2)Labeled Data - 有标签数据3)Unlabeled Data - 无标签数据4)Label Propagation - 标签传播5)Self-Training - 自训练6)Co-Training - 协同训练7)Transudative Learning - 传导学习8)Inductive Learning - 归纳学习9)Manifold Regularization - 流形正则化10)Graph-based Methods - 基于图的方法11)Cluster Assumption - 聚类假设12)Low-Density Separation - 低密度分离13)Semi-Supervised Support Vector Machines (S3VM) - 半监督支持向量机14)Expectation-Maximization (EM) - 期望最大化15)Co-EM - 协同期望最大化16)Entropy-Regularized EM - 熵正则化EM17)Mean Teacher - 平均教师18)Virtual Adversarial Training - 虚拟对抗训练19)Tri-training - 三重训练20)Mix Match - 混合匹配•Feature - 特征1)Feature - 特征2)Feature Engineering - 特征工程3)Feature Extraction - 特征提取4)Feature Selection - 特征选择5)Input Features - 输入特征6)Output Features - 输出特征7)Feature Vector - 特征向量8)Feature Space - 特征空间9)Feature Representation - 特征表示10)Feature Transformation - 特征转换11)Feature Importance - 特征重要性12)Feature Scaling - 特征缩放13)Feature Normalization - 特征归一化14)Feature Encoding - 特征编码15)Feature Fusion - 特征融合16)Feature Dimensionality Reduction - 特征维度减少17)Continuous Feature - 连续特征18)Categorical Feature - 分类特征19)Nominal Feature - 名义特征20)Ordinal Feature - 有序特征•Label - 标签1)Label - 标签2)Labeling - 标注3)Ground Truth - 地面真值4)Class Label - 类别标签5)Target Variable - 目标变量6)Labeling Scheme - 标注方案7)Multi-class Labeling - 多类别标注8)Binary Labeling - 二分类标注9)Label Noise - 标签噪声10)Labeling Error - 标注错误11)Label Propagation - 标签传播12)Unlabeled Data - 无标签数据13)Labeled Data - 有标签数据14)Semi-supervised Learning - 半监督学习15)Active Learning - 主动学习16)Weakly Supervised Learning - 弱监督学习17)Noisy Label Learning - 噪声标签学习18)Self-training - 自训练19)Crowdsourcing Labeling - 众包标注20)Label Smoothing - 标签平滑化•Prediction - 预测1)Prediction - 预测2)Forecasting - 预测3)Regression - 回归4)Classification - 分类5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Forecast Accuracy - 预测准确性7)Predictive Modeling - 预测建模8)Predictive Analytics - 预测分析9)Forecasting Method - 预测方法10)Predictive Performance - 预测性能11)Predictive Power - 预测能力12)Prediction Error - 预测误差13)Prediction Interval - 预测区间14)Prediction Model - 预测模型15)Predictive Uncertainty - 预测不确定性16)Forecast Horizon - 预测时间跨度17)Predictive Maintenance - 预测性维护18)Predictive Policing - 预测式警务19)Predictive Healthcare - 预测性医疗20)Predictive Maintenance - 预测性维护•Classification - 分类1)Classification - 分类2)Classifier - 分类器3)Class - 类别4)Classify - 对数据进行分类5)Class Label - 类别标签6)Binary Classification - 二元分类7)Multiclass Classification - 多类分类8)Class Probability - 类别概率9)Decision Boundary - 决策边界10)Decision Tree - 决策树11)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机12)K-Nearest Neighbors (KNN) - K最近邻算法13)Naive Bayes - 朴素贝叶斯14)Logistic Regression - 逻辑回归15)Random Forest - 随机森林16)Neural Network - 神经网络17)SoftMax Function - SoftMax函数18)One-vs-All (One-vs-Rest) - 一对多(一对剩余)19)Ensemble Learning - 集成学习20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Regression - 回归1)Regression Analysis - 回归分析2)Linear Regression - 线性回归3)Multiple Regression - 多元回归4)Polynomial Regression - 多项式回归5)Logistic Regression - 逻辑回归6)Ridge Regression - 岭回归7)Lasso Regression - Lasso回归8)Elastic Net Regression - 弹性网络回归9)Regression Coefficients - 回归系数10)Residuals - 残差11)Ordinary Least Squares (OLS) - 普通最小二乘法12)Ridge Regression Coefficient - 岭回归系数13)Lasso Regression Coefficient - Lasso回归系数14)Elastic Net Regression Coefficient - 弹性网络回归系数15)Regression Line - 回归线16)Prediction Error - 预测误差17)Regression Model - 回归模型18)Nonlinear Regression - 非线性回归19)Generalized Linear Models (GLM) - 广义线性模型20)Coefficient of Determination (R-squared) - 决定系数21)F-test - F检验22)Homoscedasticity - 同方差性23)Heteroscedasticity - 异方差性24)Autocorrelation - 自相关25)Multicollinearity - 多重共线性26)Outliers - 异常值27)Cross-validation - 交叉验证28)Feature Selection - 特征选择29)Feature Engineering - 特征工程30)Regularization - 正则化2.Neural Networks and Deep Learning (神经网络与深度学习)•Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络1)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络2)Convolution Layer - 卷积层3)Feature Map - 特征图4)Convolution Operation - 卷积操作5)Stride - 步幅6)Padding - 填充7)Pooling Layer - 池化层8)Max Pooling - 最大池化9)Average Pooling - 平均池化10)Fully Connected Layer - 全连接层11)Activation Function - 激活函数12)Rectified Linear Unit (ReLU) - 线性修正单元13)Dropout - 随机失活14)Batch Normalization - 批量归一化15)Transfer Learning - 迁移学习16)Fine-Tuning - 微调17)Image Classification - 图像分类18)Object Detection - 物体检测19)Semantic Segmentation - 语义分割20)Instance Segmentation - 实例分割21)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络22)Image Generation - 图像生成23)Style Transfer - 风格迁移24)Convolutional Autoencoder - 卷积自编码器25)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络•Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络1)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络2)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络3)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元4)Sequence Modeling - 序列建模5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理7)Text Generation - 文本生成8)Sentiment Analysis - 情感分析9)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别10)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注11)Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) - 序列到序列12)Attention Mechanism - 注意力机制13)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构14)Bidirectional RNN - 双向循环神经网络15)Teacher Forcing - 强制教师法16)Backpropagation Through Time (BPTT) - 通过时间的反向传播17)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题18)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题19)Language Modeling - 语言建模20)Speech Recognition - 语音识别•Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络1)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络2)Cell State - 细胞状态3)Hidden State - 隐藏状态4)Forget Gate - 遗忘门5)Input Gate - 输入门6)Output Gate - 输出门7)Peephole Connections - 窥视孔连接8)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元9)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题10)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题11)Sequence Modeling - 序列建模12)Time Series Prediction - 时间序列预测13)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理14)Text Generation - 文本生成15)Sentiment Analysis - 情感分析16)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别17)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注18)Attention Mechanism - 注意力机制19)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构20)Bidirectional LSTM - 双向长短期记忆网络•Attention Mechanism - 注意力机制1)Attention Mechanism - 注意力机制2)Self-Attention - 自注意力3)Multi-Head Attention - 多头注意力4)Transformer - 变换器5)Query - 查询6)Key - 键7)Value - 值8)Query-Value Attention - 查询-值注意力9)Dot-Product Attention - 点积注意力10)Scaled Dot-Product Attention - 缩放点积注意力11)Additive Attention - 加性注意力12)Context Vector - 上下文向量13)Attention Score - 注意力分数14)SoftMax Function - SoftMax函数15)Attention Weight - 注意力权重16)Global Attention - 全局注意力17)Local Attention - 局部注意力18)Positional Encoding - 位置编码19)Encoder-Decoder Attention - 编码器-解码器注意力20)Cross-Modal Attention - 跨模态注意力•Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络1)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络2)Generator - 生成器3)Discriminator - 判别器4)Adversarial Training - 对抗训练5)Minimax Game - 极小极大博弈6)Nash Equilibrium - 纳什均衡7)Mode Collapse - 模式崩溃8)Training Stability - 训练稳定性9)Loss Function - 损失函数10)Discriminative Loss - 判别损失11)Generative Loss - 生成损失12)Wasserstein GAN (WGAN) - Wasserstein GAN（WGAN）13)Deep Convolutional GAN (DCGAN) - 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）14)Conditional GAN (c GAN) - 条件生成对抗网络（c GAN）15)Style GAN - 风格生成对抗网络16)Cycle GAN - 循环生成对抗网络17)Progressive Growing GAN (PGGAN) - 渐进式增长生成对抗网络（PGGAN）18)Self-Attention GAN (SAGAN) - 自注意力生成对抗网络（SAGAN）19)Big GAN - 大规模生成对抗网络20)Adversarial Examples - 对抗样本•Encoder-Decoder - 编码器-解码器1)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构2)Encoder - 编码器3)Decoder - 解码器4)Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq) - 序列到序列模型5)State Vector - 状态向量6)Context Vector - 上下文向量7)Hidden State - 隐藏状态8)Attention Mechanism - 注意力机制9)Teacher Forcing - 强制教师法10)Beam Search - 束搜索11)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络12)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络13)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元14)Bidirectional Encoder - 双向编码器15)Greedy Decoding - 贪婪解码16)Masking - 遮盖17)Dropout - 随机失活18)Embedding Layer - 嵌入层19)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失20)Tokenization - 令牌化•Transfer Learning - 迁移学习1)Transfer Learning - 迁移学习2)Source Domain - 源领域3)Target Domain - 目标领域4)Fine-Tuning - 微调5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Pre-Trained Model - 预训练模型7)Feature Extraction - 特征提取8)Knowledge Transfer - 知识迁移9)Unsupervised Domain Adaptation - 无监督领域自适应10)Semi-Supervised Domain Adaptation - 半监督领域自适应11)Multi-Task Learning - 多任务学习12)Data Augmentation - 数据增强13)Task Transfer - 任务迁移14)Model Agnostic Meta-Learning (MAML) - 与模型无关的元学习（MAML）15)One-Shot Learning - 单样本学习16)Zero-Shot Learning - 零样本学习17)Few-Shot Learning - 少样本学习18)Knowledge Distillation - 知识蒸馏19)Representation Learning - 表征学习20)Adversarial Transfer Learning - 对抗迁移学习•Pre-trained Models - 预训练模型1)Pre-trained Model - 预训练模型2)Transfer Learning - 迁移学习3)Fine-Tuning - 微调4)Knowledge Transfer - 知识迁移5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Feature Extraction - 特征提取7)Representation Learning - 表征学习8)Language Model - 语言模型9)Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) - 双向编码器结构转换器10)Generative Pre-trained Transformer (GPT) - 生成式预训练转换器11)Transformer-based Models - 基于转换器的模型12)Masked Language Model (MLM) - 掩蔽语言模型13)Cloze Task - 填空任务14)Tokenization - 令牌化15)Word Embeddings - 词嵌入16)Sentence Embeddings - 句子嵌入17)Contextual Embeddings - 上下文嵌入18)Self-Supervised Learning - 自监督学习19)Large-Scale Pre-trained Models - 大规模预训练模型•Loss Function - 损失函数1)Loss Function - 损失函数2)Mean Squared Error (MSE) - 均方误差3)Mean Absolute Error (MAE) - 平均绝对误差4)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失5)Binary Cross-Entropy Loss - 二元交叉熵损失6)Categorical Cross-Entropy Loss - 分类交叉熵损失7)Hinge Loss - 合页损失8)Huber Loss - Huber损失9)Wasserstein Distance - Wasserstein距离10)Triplet Loss - 三元组损失11)Contrastive Loss - 对比损失12)Dice Loss - Dice损失13)Focal Loss - 焦点损失14)GAN Loss - GAN损失15)Adversarial Loss - 对抗损失16)L1 Loss - L1损失17)L2 Loss - L2损失18)Huber Loss - Huber损失19)Quantile Loss - 分位数损失•Activation Function - 激活函数1)Activation Function - 激活函数2)Sigmoid Function - Sigmoid函数3)Hyperbolic Tangent Function (Tanh) - 双曲正切函数4)Rectified Linear Unit (Re LU) - 矩形线性单元5)Parametric Re LU (P Re LU) - 参数化Re LU6)Exponential Linear Unit (ELU) - 指数线性单元7)Swish Function - Swish函数8)Softplus Function - Soft plus函数9)Softmax Function - SoftMax函数10)Hard Tanh Function - 硬双曲正切函数11)Softsign Function - Softsign函数12)GELU (Gaussian Error Linear Unit) - GELU（高斯误差线性单元）13)Mish Function - Mish函数14)CELU (Continuous Exponential Linear Unit) - CELU（连续指数线性单元）15)Bent Identity Function - 弯曲恒等函数16)Gaussian Error Linear Units (GELUs) - 高斯误差线性单元17)Adaptive Piecewise Linear (APL) - 自适应分段线性函数18)Radial Basis Function (RBF) - 径向基函数•Backpropagation - 反向传播1)Backpropagation - 反向传播2)Gradient Descent - 梯度下降3)Partial Derivative - 偏导数4)Chain Rule - 链式法则5)Forward Pass - 前向传播6)Backward Pass - 反向传播7)Computational Graph - 计算图8)Neural Network - 神经网络9)Loss Function - 损失函数10)Gradient Calculation - 梯度计算11)Weight Update - 权重更新12)Activation Function - 激活函数13)Optimizer - 优化器14)Learning Rate - 学习率15)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降16)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降17)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降18)Momentum - 动量19)Adam Optimizer - Adam优化器20)Learning Rate Decay - 学习率衰减•Gradient Descent - 梯度下降1)Gradient Descent - 梯度下降2)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降3)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降4)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降5)Learning Rate - 学习率6)Momentum - 动量7)Adaptive Moment Estimation (Adam) - 自适应矩估计8)RMSprop - 均方根传播9)Learning Rate Schedule - 学习率调度10)Convergence - 收敛11)Divergence - 发散12)Adagrad - 自适应学习速率方法13)Adadelta - 自适应增量学习率方法14)Adamax - 自适应矩估计的扩展版本15)Nadam - Nesterov Accelerated Adaptive Moment Estimation16)Learning Rate Decay - 学习率衰减17)Step Size - 步长18)Conjugate Gradient Descent - 共轭梯度下降19)Line Search - 线搜索20)Newton's Method - 牛顿法•Learning Rate - 学习率1)Learning Rate - 学习率2)Adaptive Learning Rate - 自适应学习率3)Learning Rate Decay - 学习率衰减4)Initial Learning Rate - 初始学习率5)Step Size - 步长6)Momentum - 动量7)Exponential Decay - 指数衰减8)Annealing - 退火9)Cyclical Learning Rate - 循环学习率10)Learning Rate Schedule - 学习率调度11)Warm-up - 预热12)Learning Rate Policy - 学习率策略13)Learning Rate Annealing - 学习率退火14)Cosine Annealing - 余弦退火15)Gradient Clipping - 梯度裁剪16)Adapting Learning Rate - 适应学习率17)Learning Rate Multiplier - 学习率倍增器18)Learning Rate Reduction - 学习率降低19)Learning Rate Update - 学习率更新20)Scheduled Learning Rate - 定期学习率•Batch Size - 批量大小1)Batch Size - 批量大小2)Mini-Batch - 小批量3)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降4)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降5)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降6)Online Learning - 在线学习7)Full-Batch - 全批量8)Data Batch - 数据批次9)Training Batch - 训练批次10)Batch Normalization - 批量归一化11)Batch-wise Optimization - 批量优化12)Batch Processing - 批量处理13)Batch Sampling - 批量采样14)Adaptive Batch Size - 自适应批量大小15)Batch Splitting - 批量分割16)Dynamic Batch Size - 动态批量大小17)Fixed Batch Size - 固定批量大小18)Batch-wise Inference - 批量推理19)Batch-wise Training - 批量训练20)Batch Shuffling - 批量洗牌•Epoch - 训练周期1)Training Epoch - 训练周期2)Epoch Size - 周期大小3)Early Stopping - 提前停止4)Validation Set - 验证集5)Training Set - 训练集6)Test Set - 测试集7)Overfitting - 过拟合8)Underfitting - 欠拟合9)Model Evaluation - 模型评估10)Model Selection - 模型选择11)Hyperparameter Tuning - 超参数调优12)Cross-Validation - 交叉验证13)K-fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) - 留一法交叉验证16)Grid Search - 网格搜索17)Random Search - 随机搜索18)Model Complexity - 模型复杂度19)Learning Curve - 学习曲线20)Convergence - 收敛3.Machine Learning Techniques and Algorithms (机器学习技术与算法)•Decision Tree - 决策树1)Decision Tree - 决策树2)Node - 节点3)Root Node - 根节点4)Leaf Node - 叶节点5)Internal Node - 内部节点6)Splitting Criterion - 分裂准则7)Gini Impurity - 基尼不纯度8)Entropy - 熵9)Information Gain - 信息增益10)Gain Ratio - 增益率11)Pruning - 剪枝12)Recursive Partitioning - 递归分割13)CART (Classification and Regression Trees) - 分类回归树14)ID3 (Iterative Dichotomiser 3) - 迭代二叉树315)C4.5 (successor of ID3) - C4.5（ID3的后继者）16)C5.0 (successor of C4.5) - C5.0（C4.5的后继者）17)Split Point - 分裂点18)Decision Boundary - 决策边界19)Pruned Tree - 剪枝后的树20)Decision Tree Ensemble - 决策树集成•Random Forest - 随机森林1)Random Forest - 随机森林2)Ensemble Learning - 集成学习3)Bootstrap Sampling - 自助采样4)Bagging (Bootstrap Aggregating) - 装袋法5)Out-of-Bag (OOB) Error - 袋外误差6)Feature Subset - 特征子集7)Decision Tree - 决策树8)Base Estimator - 基础估计器9)Tree Depth - 树深度10)Randomization - 随机化11)Majority Voting - 多数投票12)Feature Importance - 特征重要性13)OOB Score - 袋外得分14)Forest Size - 森林大小15)Max Features - 最大特征数16)Min Samples Split - 最小分裂样本数17)Min Samples Leaf - 最小叶节点样本数18)Gini Impurity - 基尼不纯度19)Entropy - 熵20)Variable Importance - 变量重要性•Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机1)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机2)Hyperplane - 超平面3)Kernel Trick - 核技巧4)Kernel Function - 核函数5)Margin - 间隔6)Support Vectors - 支持向量7)Decision Boundary - 决策边界8)Maximum Margin Classifier - 最大间隔分类器9)Soft Margin Classifier - 软间隔分类器10) C Parameter - C参数11)Radial Basis Function (RBF) Kernel - 径向基函数核12)Polynomial Kernel - 多项式核13)Linear Kernel - 线性核14)Quadratic Kernel - 二次核15)Gaussian Kernel - 高斯核16)Regularization - 正则化17)Dual Problem - 对偶问题18)Primal Problem - 原始问题19)Kernelized SVM - 核化支持向量机20)Multiclass SVM - 多类支持向量机•K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻1)K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻2)Nearest Neighbor - 最近邻3)Distance Metric - 距离度量4)Euclidean Distance - 欧氏距离5)Manhattan Distance - 曼哈顿距离6)Minkowski Distance - 闵可夫斯基距离7)Cosine Similarity - 余弦相似度8)K Value - K值9)Majority Voting - 多数投票10)Weighted KNN - 加权KNN11)Radius Neighbors - 半径邻居12)Ball Tree - 球树13)KD Tree - KD树14)Locality-Sensitive Hashing (LSH) - 局部敏感哈希15)Curse of Dimensionality - 维度灾难16)Class Label - 类标签17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Validation Set - 验证集20)Cross-Validation - 交叉验证•Naive Bayes - 朴素贝叶斯1)Naive Bayes - 朴素贝叶斯2)Bayes' Theorem - 贝叶斯定理3)Prior Probability - 先验概率4)Posterior Probability - 后验概率5)Likelihood - 似然6)Class Conditional Probability - 类条件概率7)Feature Independence Assumption - 特征独立假设8)Multinomial Naive Bayes - 多项式朴素贝叶斯9)Gaussian Naive Bayes - 高斯朴素贝叶斯10)Bernoulli Naive Bayes - 伯努利朴素贝叶斯11)Laplace Smoothing - 拉普拉斯平滑12)Add-One Smoothing - 加一平滑13)Maximum A Posteriori (MAP) - 最大后验概率14)Maximum Likelihood Estimation (MLE) - 最大似然估计15)Classification - 分类16)Feature Vectors - 特征向量17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Class Label - 类标签20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Clustering - 聚类1)Clustering - 聚类2)Centroid - 质心3)Cluster Analysis - 聚类分析4)Partitioning Clustering - 划分式聚类5)Hierarchical Clustering - 层次聚类6)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类7)K-Means Clustering - K均值聚类8)K-Medoids Clustering - K中心点聚类9)DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - 基于密度的空间聚类算法10)Agglomerative Clustering - 聚合式聚类11)Dendrogram - 系统树图12)Silhouette Score - 轮廓系数13)Elbow Method - 肘部法则14)Clustering Validation - 聚类验证15)Intra-cluster Distance - 类内距离16)Inter-cluster Distance - 类间距离17)Cluster Cohesion - 类内连贯性18)Cluster Separation - 类间分离度19)Cluster Assignment - 聚类分配20)Cluster Label - 聚类标签•K-Means - K-均值1)K-Means - K-均值2)Centroid - 质心3)Cluster - 聚类4)Cluster Center - 聚类中心5)Cluster Assignment - 聚类分配6)Cluster Analysis - 聚类分析7)K Value - K值8)Elbow Method - 肘部法则9)Inertia - 惯性10)Silhouette Score - 轮廓系数11)Convergence - 收敛12)Initialization - 初始化13)Euclidean Distance - 欧氏距离14)Manhattan Distance - 曼哈顿距离15)Distance Metric - 距离度量16)Cluster Radius - 聚类半径17)Within-Cluster Variation - 类内变异18)Cluster Quality - 聚类质量19)Clustering Algorithm - 聚类算法20)Clustering Validation - 聚类验证•Dimensionality Reduction - 降维1)Dimensionality Reduction - 降维2)Feature Extraction - 特征提取3)Feature Selection - 特征选择4)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析5)Singular Value Decomposition (SVD) - 奇异值分解6)Linear Discriminant Analysis (LDA) - 线性判别分析7)t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t-分布随机邻域嵌入8)Autoencoder - 自编码器9)Manifold Learning - 流形学习10)Locally Linear Embedding (LLE) - 局部线性嵌入11)Isomap - 等度量映射12)Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) - 均匀流形逼近与投影13)Kernel PCA - 核主成分分析14)Non-negative Matrix Factorization (NMF) - 非负矩阵分解15)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析16)Variational Autoencoder (VAE) - 变分自编码器17)Sparse Coding - 稀疏编码18)Random Projection - 随机投影19)Neighborhood Preserving Embedding (NPE) - 保持邻域结构的嵌入20)Curvilinear Component Analysis (CCA) - 曲线成分分析•Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析1)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析2)Eigenvector - 特征向量3)Eigenvalue - 特征值4)Covariance Matrix - 协方差矩阵。

数据挖掘名词解释

数据挖掘名词解释数据挖掘（Data Mining）是指从大量的复杂、未经组织的数据中，通过使用各种算法和技术来挖掘出有用的、非显而易见的、潜藏在数据中的模式和知识的过程。

以下是对数据挖掘中常用的一些名词的解释：1. 数据预处理（Data Preprocessing）：指在进行数据挖掘之前，对原始数据进行清理、转换、集成和规约等操作，以获得适合挖掘的数据。

2. 特征选择（Feature Selection）：从原始数据中选择对于挖掘目标有意义的特征或属性，用于构建挖掘模型。

特征选择可以提高挖掘模型的准确性、有效性和可解释性。

3. 数据集成（Data Integration）：将不同数据源中的数据集成到一个统一的数据仓库或数据集中，以便进行分析和挖掘。

4. 数据降维（Dimensionality Reduction）：由于原始数据中可能包含大量的特征或属性，而这些特征可能存在冗余或不相关的情况，因此需要对数据进行降维，减少数据中的特征数目，提高挖掘效率和准确性。

5. 模式发现（Pattern Discovery）：通过对数据挖掘算法的应用，从数据中发现隐藏的、有意义的模式，如关联规则、序列模式、聚类模式等。

6. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：从大规模数据集中挖掘出频繁出现的项集和项集之间的关联规则。

关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物推荐、交叉销售等领域。

7. 分类（Classification）：根据已知的样本和样本的标签，训练分类模型，然后用于对未标注样本的分类预测。

分类是数据挖掘中的一项重要任务，常用于客户分类、欺诈检测、垃圾邮件过滤等场景。

8. 聚类（Clustering）：根据数据中的相似性或距离度量，将样本划分为若干个组或簇，使得同组内的样本更加相似，不同组之间的样本差异更大。

聚类可用于市场细分、用户群体划分、图像分析等领域。

9. 时间序列分析（Time Series Analysis）：针对按时间顺序排列的数据，通过挖掘数据中的趋势、周期性、季节性等模式，预测未来的走势和变化。

（完整版）自动控制专业英语词汇

（完整版）自动控制专业英语词汇自动控制专业英语词汇（一）acceleration transducer 加速度传感器acceptance testing 验收测试accessibility 可及性accumulated error 累积误差AC-DC-AC frequency converter 交-直-交变频器AC (alternating current) electric drive 交流电子传动active attitude stabilization 主动姿态稳定actuator 驱动器，执行机构adaline 线性适应元adaptation layer 适应层adaptive telemeter system 适应遥测系统adjoint operator 伴随算子admissible error 容许误差aggregation matrix 集结矩阵AHP (analytic hierarchy process) 层次分析法amplifying element 放大环节analog-digital conversion 模数转换annunciator 信号器antenna pointing control 天线指向控制anti-integral windup 抗积分饱卷aperiodic decomposition 非周期分解a posteriori estimate 后验估计approximate reasoning 近似推理a priori estimate 先验估计articulated robot 关节型机器人assignment problem 配置问题，分配问题associative memory model 联想记忆模型associatron 联想机asymptotic stability 渐进稳定性attained pose drift 实际位姿漂移attitude acquisition 姿态捕获AOCS (attritude and orbit control system) 姿态轨道控制系统attitude angular velocity 姿态角速度attitude disturbance 姿态扰动attitude maneuver 姿态机动attractor 吸引子augment ability 可扩充性augmented system 增广系统automatic manual station 自动-手动操作器automaton 自动机autonomous system 自治系统backlash characteristics 间隙特性base coordinate system 基座坐标系Bayes classifier 贝叶斯分类器bearing alignment 方位对准bellows pressure gauge 波纹管压力表benefit-cost analysis 收益成本分析bilinear system 双线性系统biocybernetics 生物控制论biological feedback system 生物反馈系统black box testing approach 黑箱测试法blind search 盲目搜索block diagonalization 块对角化Boltzman machine 玻耳兹曼机bottom-up development 自下而上开发boundary value analysis 边界值分析brainstorming method 头脑风暴法breadth-first search 广度优先搜索butterfly valve 蝶阀CAE (computer aided engineering) 计算机辅助工程CAM (computer aided manufacturing) 计算机辅助制造Camflex valve 偏心旋转阀canonical state variable 规范化状态变量capacitive displacement transducer 电容式位移传感器capsule pressure gauge 膜盒压力表CARD 计算机辅助研究开发Cartesian robot 直角坐标型机器人cascade compensation 串联补偿catastrophe theory 突变论centrality 集中性chained aggregation 链式集结chaos 混沌characteristic locus 特征轨迹chemical propulsion 化学推进calrity 清晰性classical information pattern 经典信息模式classifier 分类器clinical control system 临床控制系统closed loop pole 闭环极点closed loop transfer function 闭环传递函数cluster analysis 聚类分析coarse-fine control 粗-精控制cobweb model 蛛网模型coefficient matrix 系数矩阵cognitive science 认知科学cognitron 认知机coherent system 单调关联系统combination decision 组合决策combinatorial explosion 组合爆炸combined pressure and vacuum gauge 压力真空表command pose 指令位姿companion matrix 相伴矩阵compartmental model 房室模型compatibility 相容性，兼容性compensating network 补偿网络compensation 补偿，矫正compliance 柔顺，顺应composite control 组合控制computable general equilibrium model 可计算一般均衡模型conditionally instability 条件不稳定性configuration 组态connectionism 连接机制connectivity 连接性conservative system 守恒系统consistency 一致性constraint condition 约束条件consumption function 消费函数context-free grammar 上下文无关语法continuous discrete event hybrid system simulation 连续离散事件混合系统仿真continuous duty 连续工作制control accuracy 控制精度control cabinet 控制柜controllability index 可控指数controllable canonical form 可控规范型[control] plant 控制对象,被控对象controlling instrument 控制仪表control moment gyro 控制力矩陀螺control panel 控制屏，控制盘control synchro 控制[式]自整角机control system synthesis 控制系统综合control time horizon 控制时程cooperative game 合作对策coordinability condition 可协调条件coordination strategy 协调策略coordinator 协调器corner frequency 转折频率costate variable 共态变量cost-effectiveness analysis 费用效益分析coupling of orbit and attitude 轨道和姿态耦合critical damping 临界阻尼critical stability 临界稳定性cross-over frequency 穿越频率，交越频率current source inverter 电流[源]型逆变器cut-off frequency 截止频率cybernetics 控制论cyclic remote control 循环遥控cylindrical robot 圆柱坐标型机器人damped oscillation 阻尼振荡damper 阻尼器damping ratio 阻尼比data acquisition 数据采集data encryption 数据加密data preprocessing 数据预处理data processor 数据处理器DC generator-motor set drive 直流发电机-电动机组传动D controller 微分控制器decentrality 分散性decentralized stochastic control 分散随机控制decision space 决策空间decision support system 决策支持系统decomposition-aggregation approach 分解集结法decoupling parameter 解耦参数deductive-inductive hybrid modeling method 演绎与归纳混合建模法delayed telemetry 延时遥测derivation tree 导出树derivative feedback 微分反馈describing function 描述函数desired value 希望值despinner 消旋体destination 目的站detector 检出器deterministic automaton 确定性自动机deviation 偏差deviation alarm 偏差报警器DFD 数据流图diagnostic model 诊断模型diagonally dominant matrix 对角主导矩阵diaphragm pressure gauge 膜片压力表difference equation model 差分方程模型differential dynamical system 微分动力学系统differential game 微分对策differential pressure level meter 差压液位计differential pressure transmitter 差压变送器differential transformer displacement transducer 差动变压器式位移传感器differentiation element 微分环节digital filer 数字滤波器digital signal processing 数字信号处理digitization 数字化digitizer 数字化仪dimension transducer 尺度传感器direct coordination 直接协调disaggregation 解裂discoordination 失协调discrete event dynamic system 离散事件动态系统discrete system simulation language 离散系统仿真语言discriminant function 判别函数displacement vibration amplitude transducer 位移振幅传感器dissipative structure 耗散结构distributed parameter control system 分布参数控制系统distrubance 扰动disturbance compensation 扰动补偿diversity 多样性divisibility 可分性domain knowledge 领域知识dominant pole 主导极点dose-response model 剂量反应模型dual modulation telemetering system 双重调制遥测系统dual principle 对偶原理dual spin stabilization 双自旋稳定duty ratio 负载比dynamic braking 能耗制动dynamic characteristics 动态特性dynamic deviation 动态偏差dynamic error coefficient 动态误差系数dynamic exactness 动它吻合性dynamic input-output model 动态投入产出模型econometric model 计量经济模型economic cybernetics 经济控制论economic effectiveness 经济效益economic evaluation 经济评价economic index 经济指数economic indicator 经济指标eddy current thickness meter 电涡流厚度计effectiveness 有效性effectiveness theory 效益理论elasticity of demand 需求弹性electric actuator 电动执行机构electric conductance levelmeter 电导液位计electric drive control gear 电动传动控制设备electric hydraulic converter 电-液转换器electric pneumatic converter 电-气转换器electrohydraulic servo vale 电液伺服阀electromagnetic flow transducer 电磁流量传感器electronic batching scale 电子配料秤electronic belt conveyor scale 电子皮带秤electronic hopper scale 电子料斗秤elevation 仰角emergency stop 异常停止empirical distribution 经验分布endogenous variable 内生变量equilibrium growth 均衡增长equilibrium point 平衡点equivalence partitioning 等价类划分ergonomics 工效学error 误差error-correction parsing 纠错剖析estimate 估计量estimation theory 估计理论evaluation technique 评价技术event chain 事件链evolutionary system 进化系统exogenous variable 外生变量expected characteristics 希望特性external disturbance 外扰fact base 事实failure diagnosis 故障诊断fast mode 快变模态feasibility study 可行性研究feasible coordination 可行协调feasible region 可行域feature detection 特征检测feature extraction 特征抽取feedback compensation 反馈补偿feedforward path 前馈通路field bus 现场总线finite automaton 有限自动机FIP (factory information protocol) 工厂信息协议first order predicate logic 一阶谓词逻辑fixed sequence manipulator 固定顺序机械手fixed set point control 定值控制FMS (flexible manufacturing system) 柔性制造系统flow sensor/transducer 流量传感器flow transmitter 流量变送器fluctuation 涨落forced oscillation 强迫振荡formal language theory 形式语言理论formal neuron 形式神经元forward path 正向通路forward reasoning 正向推理fractal 分形体，分维体frequency converter 变频器frequency domain model reduction method 频域模型降阶法frequency response 频域响应full order observer 全阶观测器functional decomposition 功能分解FES (functional electrical stimulation) 功能电刺激functional simularity 功能相似fuzzy logic 模糊逻辑game tree 对策树gate valve 闸阀general equilibrium theory 一般均衡理论generalized least squares estimation 广义最小二乘估计generation function 生成函数geomagnetic torque 地磁力矩geometric similarity 几何相似gimbaled wheel 框架轮global asymptotic stability 全局渐进稳定性global optimum 全局最优globe valve 球形阀goal coordination method 目标协调法grammatical inference 文法推断graphic search 图搜索gravity gradient torque 重力梯度力矩group technology 成组技术guidance system 制导系统gyro drift rate 陀螺漂移率gyrostat 陀螺体Hall displacement transducer 霍尔式位移传感器hardware-in-the-loop simulation 半实物仿真harmonious deviation 和谐偏差harmonious strategy 和谐策略heuristic inference 启发式推理hidden oscillation 隐蔽振荡hierarchical chart 层次结构图hierarchical planning 递阶规划hierarchical control 递阶控制homeostasis 内稳态homomorphic model 同态系统horizontal decomposition 横向分解hormonal control 内分泌控制hydraulic step motor 液压步进马达hypercycle theory 超循环理论I controller 积分控制器identifiability 可辨识性IDSS (intelligent decision support system) 智能决策支持系统image recognition 图像识别impulse 冲量impulse function 冲击函数，脉冲函数inching 点动incompatibility principle 不相容原理incremental motion control 增量运动控制index of merit 品质因数inductive force transducer 电感式位移传感器inductive modeling method 归纳建模法industrial automation 工业自动化inertial attitude sensor 惯性姿态敏感器inertial coordinate system 惯性坐标系inertial wheel 惯性轮inference engine 推理机infinite dimensional system 无穷维系统information acquisition 信息采集infrared gas analyzer 红外线气体分析器inherent nonlinearity 固有非线性inherent regulation 固有调节initial deviation 初始偏差initiator 发起站injection attitude 入轨姿势input-output model 投入产出模型instability 不稳定性instruction level language 指令级语言integral of absolute value of error criterion 绝对误差积分准则integral of squared error criterion 平方误差积分准则integral performance criterion 积分性能准则integration instrument 积算仪器integrity 整体性intelligent terminal 智能终端interacted system 互联系统，关联系统interactive prediction approach 互联预估法，关联预估法interconnection 互联intermittent duty 断续工作制internal disturbance 内扰ISM (interpretive structure modeling) 解释结构建模法invariant embedding principle 不变嵌入原理inventory theory 库伦论inverse Nyquist diagram 逆奈奎斯特图inverter 逆变器investment decision 投资决策isomorphic model 同构模型iterative coordination 迭代协调jet propulsion 喷气推进job-lot control 分批控制joint 关节Kalman-Bucy filer 卡尔曼-布西滤波器knowledge accomodation 知识顺应knowledge acquisition 知识获取knowledge assimilation 知识同化KBMS (knowledge base management system) 知识库管理系统knowledge representation 知识表达ladder diagram 梯形图lag-lead compensation 滞后超前补偿Lagrange duality 拉格朗日对偶性Laplace transform 拉普拉斯变换large scale system 大系统lateral inhibition network 侧抑制网络least cost input 最小成本投入least squares criterion 最小二乘准则level switch 物位开关libration damping 天平动阻尼limit cycle 极限环linearization technique 线性化方法linear motion electric drive 直线运动电气传动linear motion valve 直行程阀linear programming 线性规划LQR (linear quadratic regulator problem) 线性二次调节器问题load cell 称重传感器local asymptotic stability 局部渐近稳定性local optimum 局部最优log magnitude-phase diagram 对数幅相图long term memory 长期记忆lumped parameter model 集总参数模型Lyapunov theorem of asymptotic stability 李雅普诺夫渐近稳定性定理自动控制专业英语词汇（二）macro-economic system 宏观经济系统magnetic dumping 磁卸载magnetoelastic weighing cell 磁致弹性称重传感器magnitude-frequency characteristic 幅频特性magnitude margin 幅值裕度magnitude scale factor 幅值比例尺manipulator 机械手man-machine coordination 人机协调manual station 手动操作器MAP (manufacturing automation protocol) 制造自动化协议marginal effectiveness 边际效益Mason's gain formula 梅森增益公式master station 主站matching criterion 匹配准则maximum likelihood estimation 最大似然估计maximum overshoot 最大超调量maximum principle 极大值原理mean-square error criterion 均方误差准则mechanism model 机理模型meta-knowledge 元知识metallurgical automation 冶金自动化minimal realization 最小实现minimum phase system 最小相位系统minimum variance estimation 最小方差估计minor loop 副回路missile-target relative movement simulator 弹体-目标相对运动仿真器modal aggregation 模态集结modal transformation 模态变换MB (model base) 模型库model confidence 模型置信度model fidelity 模型逼真度model reference adaptive control system 模型参考适应控制系统model verification 模型验证modularization 模块化MEC (most economic control) 最经济控制motion space 可动空间MTBF (mean time between failures) 平均故障间隔时间MTTF (mean time to failures) 平均无故障时间multi-attributive utility function 多属性效用函数multicriteria 多重判据multilevel hierarchical structure 多级递阶结构multiloop control 多回路控制multi-objective decision 多目标决策multistate logic 多态逻辑multistratum hierarchical control 多段递阶控制multivariable control system 多变量控制系统myoelectric control 肌电控制Nash optimality 纳什最优性natural language generation 自然语言生成nearest-neighbor 最近邻necessity measure 必然性侧度negative feedback 负反馈neural assembly 神经集合neural network computer 神经网络计算机Nichols chart 尼科尔斯图noetic science 思维科学noncoherent system 非单调关联系统noncooperative game 非合作博弈nonequilibrium state 非平衡态nonlinear element 非线性环节nonmonotonic logic 非单调逻辑nonparametric training 非参数训练nonreversible electric drive 不可逆电气传动nonsingular perturbation 非奇异摄动non-stationary random process 非平稳随机过程nuclear radiation levelmeter 核辐射物位计nutation sensor 章动敏感器Nyquist stability criterion 奈奎斯特稳定判据objective function 目标函数observability index 可观测指数observable canonical form 可观测规范型on-line assistance 在线帮助on-off control 通断控制open loop pole 开环极点operational research model 运筹学模型optic fiber tachometer 光纤式转速表optimal trajectory 最优轨迹optimization technique 最优化技术orbital rendezvous 轨道交会orbit gyrocompass 轨道陀螺罗盘orbit perturbation 轨道摄动order parameter 序参数orientation control 定向控制originator 始发站oscillating period 振荡周期output prediction method 输出预估法oval wheel flowmeter 椭圆齿轮流量计overall design 总体设计overdamping 过阻尼overlapping decomposition 交叠分解Pade approximation 帕德近似Pareto optimality 帕雷托最优性passive attitude stabilization 被动姿态稳定path repeatability 路径可重复性pattern primitive 模式基元PR (pattern recognition) 模式识别P control 比例控制器peak time 峰值时间penalty function method 罚函数法perceptron 感知器periodic duty 周期工作制perturbation theory 摄动理论pessimistic value 悲观值phase locus 相轨迹phase trajectory 相轨迹phase lead 相位超前photoelectric tachometric transducer 光电式转速传感器phrase-structure grammar 短句结构文法physical symbol system 物理符号系统piezoelectric force transducer 压电式力传感器playback robot 示教再现式机器人PLC (programmable logic controller) 可编程序逻辑控制器plug braking 反接制动plug valve 旋塞阀pneumatic actuator 气动执行机构point-to-point control 点位控制polar robot 极坐标型机器人pole assignment 极点配置pole-zero cancellation 零极点相消polynomial input 多项式输入portfolio theory 投资搭配理论pose overshoot 位姿过调量position measuring instrument 位置测量仪posentiometric displacement transducer 电位器式位移传感器positive feedback 正反馈power system automation 电力系统自动化predicate logic 谓词逻辑pressure gauge with electric contact 电接点压力表pressure transmitter 压力变送器price coordination 价格协调primal coordination 主协调primary frequency zone 主频区PCA (principal component analysis) 主成分分析法principle of turnpike 大道原理priority 优先级process-oriented simulation 面向过程的仿真production budget 生产预算production rule 产生式规则profit forecast 利润预测PERT (program evaluation and review technique) 计划评审技术program set station 程序设定操作器proportional control 比例控制proportional plus derivative controller 比例微分控制器protocol engineering 协议工程prototype 原型pseudo random sequence 伪随机序列pseudo-rate-increment control 伪速率增量控制pulse duration 脉冲持续时间pulse frequency modulation control system 脉冲调频控制系统pulse width modulation control system 脉冲调宽控制系统PWM inverter 脉宽调制逆变器pushdown automaton 下推自动机QC (quality control) 质量管理quadratic performance index 二次型性能指标qualitative physical model 定性物理模型quantized noise 量化噪声quasilinear characteristics 准线性特性queuing theory 排队论radio frequency sensor 射频敏感器ramp function 斜坡函数random disturbance 随机扰动random process 随机过程rate integrating gyro 速率积分陀螺ratio station 比值操作器reachability 可达性reaction wheel control 反作用轮控制realizability 可实现性,能实现性real time telemetry 实时遥测receptive field 感受野rectangular robot 直角坐标型机器人rectifier 整流器recursive estimation 递推估计reduced order observer 降阶观测器redundant information 冗余信息reentry control 再入控制regenerative braking 回馈制动，再生制动regional planning model 区域规划模型regulating device 调节装载regulation 调节relational algebra 关系代数relay characteristic 继电器特性remote manipulator 遥控操作器remote regulating 遥调remote set point adjuster 远程设定点调整器rendezvous and docking 交会和对接reproducibility 再现性resistance thermometer sensor 热电阻resolution principle 归结原理resource allocation 资源分配response curve 响应曲线return difference matrix 回差矩阵return ratio matrix 回比矩阵reverberation 回响reversible electric drive 可逆电气传动revolute robot 关节型机器人revolution speed transducer 转速传感器rewriting rule 重写规则rigid spacecraft dynamics 刚性航天动力学risk decision 风险分析robotics 机器人学robot programming language 机器人编程语言robust control 鲁棒控制robustness 鲁棒性roll gap measuring instrument 辊缝测量仪root locus 根轨迹roots flowmeter 腰轮流量计rotameter 浮子流量计，转子流量计rotary eccentric plug valve 偏心旋转阀rotary motion valve 角行程阀rotating transformer 旋转变压器Routh approximation method 劳思近似判据routing problem 路径问题sampled-data control system 采样控制系统sampling control system 采样控制系统saturation characteristics 饱和特性scalar Lyapunov function 标量李雅普诺夫函数SCARA (selective compliance assembly robot arm) 平面关节型机器人scenario analysis method 情景分析法scene analysis 物景分析s-domain s域self-operated controller 自力式控制器self-organizing system 自组织系统self-reproducing system 自繁殖系统self-tuning control 自校正控制semantic network 语义网络semi-physical simulation 半实物仿真sensing element 敏感元件sensitivity analysis 灵敏度分析sensory control 感觉控制sequential decomposition 顺序分解sequential least squares estimation 序贯最小二乘估计servo control 伺服控制，随动控制servomotor 伺服马达settling time 过渡时间sextant 六分仪short term planning 短期计划short time horizon coordination 短时程协调signal detection and estimation 信号检测和估计signal reconstruction 信号重构similarity 相似性simulated interrupt 仿真中断simulation block diagram 仿真框图simulation experiment 仿真实验simulation velocity 仿真速度simulator 仿真器single axle table 单轴转台single degree of freedom gyro 单自由度陀螺single level process 单级过程single value nonlinearity 单值非线性singular attractor 奇异吸引子singular perturbation 奇异摄动sink 汇点slaved system 受役系统slower-than-real-time simulation 欠实时仿真slow subsystem 慢变子系统socio-cybernetics 社会控制论socioeconomic system 社会经济系统software psychology 软件心理学solar array pointing control 太阳帆板指向控制solenoid valve 电磁阀source 源点specific impulse 比冲speed control system 调速系统spin axis 自旋轴spinner 自旋体stability criterion 稳定性判据stability limit 稳定极限stabilization 镇定，稳定Stackelberg decision theory 施塔克尔贝格决策理论state equation model 状态方程模型state space description 状态空间描述static characteristics curve 静态特性曲线station accuracy 定点精度stationary random process 平稳随机过程statistical analysis 统计分析statistic pattern recognition 统计模式识别steady state deviation 稳态偏差steady state error coefficient 稳态误差系数step-by-step control 步进控制step function 阶跃函数stepwise refinement 逐步精化stochastic finite automaton 随机有限自动机strain gauge load cell 应变式称重传感器strategic function 策略函数strongly coupled system 强耦合系统subjective probability 主观频率suboptimality 次优性supervised training 监督学习supervisory computer control system 计算机监控系统sustained oscillation 自持振荡swirlmeter 旋进流量计switching point 切换点symbolic processing 符号处理synaptic plasticity 突触可塑性synergetics 协同学syntactic analysis 句法分析system assessment 系统评价systematology 系统学system homomorphism 系统同态system isomorphism 系统同构system engineering 系统工程tachometer 转速表target flow transmitter 靶式流量变送器task cycle 作业周期teaching programming 示教编程telemechanics 远动学。

最全数据分析常用术语及其定义

最全数据分析常用术语及其定义最全数据分析常用术语1.数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是一种从大型数据库或数据集中发现隐藏的模式、关联、趋势和洞见的过程。

它常常用到关联规则挖掘、聚类分析、决策树、神经网络等多种技术。

2.数据库查询（Database Query）：数据库查询是指通过特定的指令从数据库中检索所需要的数据。

这通常涉及 SQL、NoSQL 等数据库查询语言。

3.数据分析（Data Analysis）：数据分析是通过收集、处理、组织和挖掘数据，以发现其内在的规律和联系，从而为决策提供支持和洞见的过程。

4.数据预处理（Data Preprocessing）：数据预处理是对原始数据进行清洗、整理、转换等处理，以适应后续分析的需要。

这包括数据清理、数据变换、数据归一化等步骤。

5.特征工程（Feature Engineering）：特征工程是数据分析的关键步骤，它涉及到从原始数据中提取有意义的特征，以输入到模型中进行训练。

这些特征可能包括数值特征、文本特征、图像特征等。

6.可视化报告（Visualization）：可视化报告是将数据分析结果通过图形、图像、图表等形式呈现出来，以帮助理解和解释数据。

它可以帮助发现数据中的模式和趋势，以及更好地理解数据。

7.模型评估（Model Evaluation）：模型评估是在训练模型后，通过使用测试数据集来评估模型的性能和准确性的过程。

这包括计算各种评估指标，比如准确率、召回率、F1 值等。

8.决策树（Decision Tree）：决策树是一种监督学习算法，它通过将数据集拆分成若干个简单的子集，从而生成一个树状结构，以做出分类或回归预测。

9.聚类分析（Cluster Analysis）：聚类分析是一种无监督学习算法，它通过将数据集中的样本按照某种相似性度量划分为不同的类别或簇，以发现数据中的模式和结构。

10.主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA）：主成分分析是一种降维算法，它通过将数据投影到一组正交的子空间上，使得投影后的数据方差最大，从而降低数据的维度，并保留最重要的特征。

3-第三章新媒体数据预处理

相当于实体的ID。
冗余问题
数据冗余是指同一属性在不同的数据库中会有不同的字段名。一个属性可以由另一个表中导出。如一个顾客数据表中的平均月收入属性，它可以根据月收入属性计算出来。数据处理者一方面可以通过相关性检测，另一方面要结合数据所在的背景意义和情境进行判断。
数据值冲突问题
对于一个现实世界的实体，其来自不同数据源的属性值或许不同。产生数据值冲突的原因主要有表示的差异、比例尺度的不同或者编码的差异等。例如，重量属性在一个系统中采用公制，而在另一个系统中却采用英制。同样价格属性在不同的地点采用不同的
缺失值的存在有如下影响：
对于缺失值的处理，主要是通过推断进行填补，大多数情况下缺失的值必须手工填入（即手工清洗），依据和做法包括：（1）忽略该记录；（2）去掉属性；（3）使用默认值；（4）使用属性平均值；（5）使用同类样本平均值；（6）使用最大值、最小值或者更为复杂的概率估计或代替缺失的值；（6）预测最可能的值。
第二节新媒体数据预处理方法 >> 一、数据清洗 >> 重复值处理
（2）COUNTIF函数简单查询删除重复值 COUNTIF函数是Excel中对指定区域中符合指定条件的单元格计数的函数。以下将仍以上述要处理的数据为例，阐释应用COUNTIF函数进行查询删除重复值的方法。
① 选中B2，公式-插入函数-全部函数-COUNTIF ② 设置参数。第一行的Range是要计算其中非空单元格数目的区域，选中D列；第二行的Criteria是以数字、表达式或文本形式定义的条件，设置为A2。如图所示。 ③拖拽B2右下方的小方块填充至B20，可见B5、B12和B18为三个重复单号，在核对列有数值为1，如图所示。 ④筛选出核对列数值为1的结果，并删除重复项，如图所示。

数据预处理

数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。

如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。

另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等数据挖掘中的数据预处理现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。

为了提前数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。

数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。

这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。

数据清理用来自多个联机事务处理 (OLTP) 系统的数据生成数据仓库的进程的一部分。

该进程必须解决不正确的拼写、两个系统之间冲突的拼写规则和冲突的数据（如对于相同的部分具有两个编号）之类的错误。

编码或把资料录入时的错误，会威胁到测量的效度。

数据清理主要解决数据文件建立中的人为误差，以及数据文件中一些对统计分析结果影响较大的特殊数值。

常用的数据清理方法包括可编码式清理和联列式清理。

数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。

主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。

数据集成数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。

在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。

目前通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。

数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。

数据变换通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

机器学习模型可解释性与可靠性研究

机器学习模型可解释性与可靠性研究机器学习是一种能够让机器从数据中学习和推断的人工智能技术。

随着机器学习应用的广泛普及，对于模型解释性和可靠性的研究也变得越来越重要。

本文将探讨机器学习模型的可解释性和可靠性这两个关键概念，并介绍相关的研究方法和应用。

一、机器学习模型的可解释性可解释性是指机器学习模型能够清晰地解释其决策过程和结果。

在某些应用场景，如金融风控、医疗诊断等，我们需要能够理解机器学习模型的决策依据和原因。

可解释性的提高有以下几种方法：1. 规则提取（Rule Extraction）：这种方法通过将复杂的机器学习模型转换成一组规则，从而使模型的决策过程更具可解释性。

例如，将决策树转换成一组if-then规则，以解释树的每一个分支和叶子节点的决策逻辑。

2. 特征重要性分析（Feature Importance Analysis）：这种方法通过分析机器学习模型中各个特征的重要性来解释模型的决策过程。

例如，通过计算特征的权重或使用L1正则化提取特征的稀疏性，可以确定哪些特征对模型的预测结果最为关键。

3. 局部解释性（Local Interpretability）：这种方法关注的是解释模型在特定输入样本上的决策过程和结果。

通过分析模型在不同输入样本上的输出变化，可以揭示模型是如何对不同特征进行权衡，并做出决策的。

机器学习模型的可解释性不仅能增加对模型的信任度，还能帮助我们发现模型的局限性和改进方法，以及解决潜在的不公平性和歧视问题。

二、机器学习模型的可靠性可靠性是指机器学习模型在面对新的数据样本时的表现稳定性和一致性。

一个可靠的机器学习模型应当具有良好的泛化能力，并能够在不同的环境和数据分布下保持稳定的性能。

为了提高机器学习模型的可靠性，可以采取以下方法：1. 数据预处理（Data Preprocessing）：这是提高模型可靠性的关键步骤之一。

通过对数据进行清洗、去除异常值、归一化等预处理操作，可以提高模型对噪声和不一致性的容忍性。

数据预处理方法

数据预处理方法数据预处理（DataPreprocessing）是数据分析过程中不可或缺的一环。

它可以指的是收集数据时进行的预处理，也可以指的是数据预处理方法，把原始数据转换成更易于分析的数据格式。

数据预处理的步骤包括：数据收集、数据清洗、数据变换和数据可视化，每一步都不可或缺。

首先，数据收集是数据分析的第一步，是指从外部获取足够的有效数据，常用的方法有采访、调查、实验等。

此外，数据收集还包括收集和存储历史数据，例如对于交易数据，应从公司系统或第三方数据源中搜集所有历史交易记录，并将其存储在数据库中以供日后分析。

其次，在数据分析的第二步是数据清洗（Data Cleaning），它是数据预处理中最重要的一步，目的是去除脏数据，使数据变得更加统一。

由于实际采集或存储的数据中可能包含缺失值、异常值和空值，因此，在数据清洗步骤中，我们需要进行数据完整性检查，以及对缺失、异常和重复值进行筛选和替换。

在数据预处理的第三步是数据变换（Data Transformation），它是把原始数据转换成可以被机器学习模型识别的数据的过程。

它的基本方法有：缩放（scaling）、正则化（normalization）、规范化（standardization）和独热编码（one-hot encoding）。

缩放把数据缩放到一个范围内，如0-1；正则化把数据缩放到单位长度；规范化可以把数据变成标准正态分布；独热编码可以把类别变量变成0和1组成的向量，使之可以被机器学习模型识别。

最后，数据可视化（Data Visualization）是用来表示原始数据的可视形式，可以帮助我们更加直观地理解数据。

通常，我们会使用可视化工具（如Tableau、Matplotlib）来可视化数据，帮助我们更好地分析和探索数据。

例如，我们可以绘制折线图、柱状图等来识别数据中的趋势和规律，也可以绘制饼图和盒须图来发现数据中的异常值。

总之，数据预处理包括数据收集、数据清洗、数据变换和数据可视化四个步骤，是数据分析的重要环节。

数据预处理在机器学习中的重要性与常用技术

数据预处理在机器学习中的重要性与常用技术数据预处理（Data Preprocessing）是指在进行机器学习任务之前，对原始数据进行处理和转换的一系列操作。

它在机器学习中扮演着重要的角色，可以提高模型的准确性、效率和稳定性。

本文将探讨数据预处理的重要性以及常用的数据预处理技术。

一、数据预处理的重要性1. 数据质量优化在实际应用中，原始数据往往包含噪声、缺失值、异常值等问题，这些问题会对机器学习模型的训练和预测产生负面影响。

数据预处理可以通过去除噪声和异常值，填补缺失值等操作，优化数据质量，提高模型的性能。

2. 特征选择和提取原始数据可能包含大量的特征，其中很多特征对于模型的预测没有贡献或者产生负面影响。

数据预处理可以通过特征选择和提取的方法，筛选出对目标变量有明显相关性的特征，提高模型的预测能力。

3. 数据归一化与标准化不同特征之间的数据通常具有不同的量纲和分布范围，这会导致模型对于某些特征过于敏感，而对于其他特征不敏感的问题。

数据预处理可以通过归一化和标准化的方法，将数据转换为统一的尺度，确保各个特征对模型的训练和预测具有相同的影响力。

4. 缺失值处理在实际数据中，往往存在部分样本的某些特征值缺失的情况，而机器学习模型对于缺失值是敏感的。

数据预处理可以通过填补缺失值的方法，如均值填补、中位数填补、插值等，使得数据集完整，提高模型的可靠性和稳定性。

二、常用的数据预处理技术1. 数据清洗数据清洗是指通过去除重复值、处理噪声和异常值等操作，使得数据集更干净、更可靠。

常用的数据清洗方法包括数据去重、噪声处理、异常值检测和处理等。

2. 缺失值处理缺失值处理是指对于数据集中的空缺值进行填补的过程。

常用的缺失值处理方法包括删除含有缺失值的样本、使用均值或中位数填充缺失值、使用插值法进行填补等。

3. 特征选择与提取特征选择是指从原始数据中选择出对目标变量有明显相关性的特征，剔除无关特征，降低维度。

常用的特征选择方法包括相关系数、卡方检验、信息增益等。

简述数据预处理的概念及预处理流程方法

数据预处理是指在进行数据挖掘和分析之前，对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。

数据预处理的目的是为了提高数据的质量，使得数据更加适合进行后续的分析和挖掘工作。

数据预处理包括多个步骤和方法，下文将对数据预处理的概念和预处理流程方法进行简要介绍。

一、数据预处理概念数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换和集成的过程，其目的是为了提高数据质量，使得数据更适合进行后续的挖掘和分析工作。

原始数据往往存在各种问题，如缺失值、噪声、不一致性等，需要通过数据预处理来解决这些问题，从而得到高质量、可靠的数据。

数据预处理是数据挖掘中非常重要的一个环节，其质量直接影响到后续挖掘和分析的结果。

如果原始数据存在较多的问题，直接进行挖掘和分析往往会导致结果的不准确性和不稳定性。

数据预处理是数据挖掘工作中必不可少的一个环节。

二、数据预处理流程方法1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是去除原始数据中的错误、噪声和不一致性。

数据清洗包括以下几个方面的工作：（1）处理缺失值：对缺失值进行填充或者删除，以保证数据的完整性和准确性。

（2）处理异常值：对超出合理范围的数值进行修正或删除，以消除数据的噪声和干扰。

（3）处理重复值：去除重复的数据，以防止数据重复统计和分析。

2. 数据转换数据转换是数据预处理的第二步，其目的是将原始数据转换为适合挖掘和分析的形式。

数据转换包括以下几个方面的工作：（1）数据平滑：对数据进行平滑处理，以减少数据的波动和不稳定性。

（2）数据聚集：将数据进行聚集操作，以便进行更高效的分析和挖掘。

3. 数据集成数据集成是数据预处理的第三步，其目的是将多个数据源的数据进行集成，形成一个整体的数据集。

数据集成包括以下几个方面的工作：（1）数据合并：将多个数据表中的数据进行合并，形成一个完整的数据集。

（2）数据匹配：对不同数据源的数据进行匹配，以解决数据一致性和完整性的问题。

4. 数据变换数据变换是数据预处理的最后一步，其目的是将经过清洗、转换和集成的数据进行变换，使得数据更适合进行后续的挖掘和分析工作。

datapreprocess(数据预处理)

③
数据预处理
Methods: use a timeout ,if the time between page requests exceeds a certain limit, it is assumed that the user is starting a new session.
④
Path Completion If a page request is made that is not directly linked to the last page a user requested, the referrer log can be checked to see what page the request came for.
数据预处理
There are two major tasks associated with content and structure preprocessing -- determining what constitutes a unique page file, and determining how to represent the content and structure or the page file in a quantifiable from.
Structure and Content Preprocessing Preprocessing the structure and content of a web site are inter-related tasks.
The degree of difficulty in performing preprocessing is highly dependent on the technology used to create the Web site content.

简述数据清洗流程 -回复

简述数据清洗流程-回复数据清洗是指在数据分析之前对原始数据进行处理和整理，以去除噪音、填补缺失值、纠正错误和规范数据格式等操作，从而提高数据的质量和准确性。

数据清洗流程是一个迭代的过程，包括数据导入、数据探索、数据预处理和数据输出等步骤。

下面将详细介绍数据清洗的流程。

一、数据导入（Data Import）数据导入是指将原始数据导入到数据分析软件中进行处理和分析。

常见的数据源包括Excel表格、CSV文件、数据库、API接口等。

在导入数据之前，需要对数据的格式进行了解，包括数据的结构、类型、缺失值的表示形式等。

常见的数据导入工具有Python的pandas库、R语言的readr 库等。

二、数据探索（Data Exploration）数据探索是对数据进行初步观察和分析，以了解数据的特征和分布情况。

主要包括以下几个方面的内容。

1. 变量类型检查：检查变量的数据类型，是否与预期一致，例如数值型、字符型、日期型等。

2. 缺失值检查：检查数据中是否存在缺失值，缺失值常用NaN、NULL 或者空格表示。

对于存在缺失值的变量，需要进一步判断缺失原因。

3. 异常值检查：检查数据中是否存在异常值，即与其他值相比较明显不合理的数据点。

异常值可能是数据录入错误、设备故障等引起的。

4. 重复值检查：检查数据中是否存在重复值，即完全相同的数据记录。

重复值的存在可能会导致样本不均衡，影响数据分析的结果。

5. 数据分布分析：分析数据的分布情况，包括均值、中位数、方差、偏度、峰度等统计指标，以及绘制直方图、箱线图等图形分析数据的分布情况。

三、数据预处理（Data Preprocessing）数据预处理是对原始数据进行处理和转换，以满足数据分析的要求。

主要包括以下几个步骤。

1. 缺失值处理：根据缺失值的原因选择合适的方法进行填补，常见的方法有删除、插值、均值填补、中位数填补等。

2. 异常值处理：根据异常值的原因选择合适的方法进行处理，常见的方法有删除、替换为均值、中位数或者截断等。

数据的预处理的名词解释

数据的预处理的名词解释在当今信息时代，数据被广泛应用于各个领域，从科学研究到商业决策，都离不开数据的支持。

然而，真正有用的数据往往蕴藏在海量的原始数据中，而这些原始数据往往包含着各种噪声、缺失值和异常值等问题，这就需要进行数据的预处理。

数据的预处理（Data Preprocessing），指的是在进行数据分析前对原始数据进行一系列的预处理操作，以消除数据中的噪声和异常值、填充缺失值、去除冗余信息等，从而提高数据的质量和准确性。

预处理过程可以分为数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等几个主要步骤。

首先是数据清洗。

数据清洗是预处理过程中的第一步，它主要是为了修复和移除原始数据中的噪声和异常值。

噪声是指在数据中存在的不一致或错误的部分，可能是由于测量误差、人为因素或设备故障等导致的。

异常值则是与其他观测值明显不同的数据点，可能是由于录入错误、采样故障或统计偏差等原因引起的。

通过使用统计方法、数据可视化和专家经验等手段，可以识别和处理这些数据中的噪声和异常值。

数据集成是指将来自不同数据源的数据合并为一个整合的数据集。

在现实应用中，往往会有多个数据源提供数据，这些数据的格式、结构和语义可能不同。

数据集成涉及到数据的标准化、规整和统一编码等工作，以确保数据具有一致性和可比性。

通过数据集成，可以将不同数据源中有用的信息整合在一起，为后续的数据分析和建模提供更全面、更准确的数据基础。

数据转换是指对数据进行转换和变换，以满足特定的需求和要求。

数据在不同领域和任务中往往需要用不同的形式和表达方式来表示和处理。

数据转换可以包括数据的格式转换、数据的缩放和离散化、特征的抽取和选择、数据的降维和特征组合等操作。

通过数据转换，可以将原始数据转化为适合具体任务和模型的数据形式，提取有用的特征和信息，并减少维度，简化数据分析和建模的复杂度。

最后是数据规约。

数据规约是通过对数据进行压缩和重构，减少数据的存储和计算开销，同时保持数据潜在信息的损失最小化。

数据预处理

15
Cluster Analysis
detect and remove outliers
16
Regression
y
Y1
Y1'
y=x+1
X1
x
17
Chapter 3: Data Preprocessing
Overview Data cleaning Data integration and transformation Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary
Data discretization (数据离散化)
– Part of data reduction but with particular importance, especially for numerical data
4
Forms of Data Preprocessing
5
Chapter 3: Data Preprocessing
Data integration and transformation (数据转换)
– Normalization and aggregation
Data reduction (数据归约)
– Obtains reduced representation in volume but produces the or similar analytical results
3
Major Tasks in Data Preprocessing
Data cleaning (数据清洗)
– Fill in missing values, smooth noisy data, identify or remove outliers, and resolve inconsistencies

软件开发知识：如何利用机器学习进行数据预处理

软件开发知识：如何利用机器学习进行数据预处理机器学习是一种用于使计算机能够自动学习和改进的技术。

在大数据时代下，机器学习越来越受到重视。

机器学习模型需要经过数据预处理才能有效进行训练和应用。

本文将介绍如何利用机器学习进行数据预处理。

1.数据预处理的目的在机器学习中，数据预处理（Data preprocessing）是为了将数据转换成更适合机器学习模型使用的格式。

数据预处理的目的是为了减少噪声、提高数据质量、减少错误和建立可用的机器学习模型。

数据预处理通常涉及以下步骤：•数据清洗（Data cleaning）:处理缺少、损坏或重复的数据。

•数据转换（Data transformation）:将数据转换为机器学习模型所需要的格式。

•数据整合（Data integration）:将多个源的数据组合成一个整体。

•数据规范化（Data normalization）:将数据转换为标准形式。

2.数据预处理的方法在机器学习领域，数据预处理是非常重要的步骤。

数据预处理技术可以分为以下几种：•缺失值处理（Missing values processing）:缺失值是指数据集中某一个或几个变量中的数据缺失。

缺失值处理方法通常使用插值法或者删除数据的方式。

•噪声处理（Noise processing）:噪声是指数据集中存在的错误、异常或不规则数据。

噪声处理方法通常使用滤波器或聚类方法。

•标准化（Standardization）:标准化是将数据转换为标准形式的过程，通常使用z-score标准化或者Min-Max标准化。

•特征选择（Feature selection）:特征选择是指从数据集中选择出最重要的特征进行分析。

通常使用相似性分析或者逐步回归方法进行。

•特征提取（Feature extraction）:特征提取是将原始数据转换为新的特征集，以便更好地描述数据的特征。

特征提取方法通常使用PCA算法或LDA算法。

3.数据预处理技术的应用数据预处理技术在机器学习中非常重要。

03-DataPreprocessing-PartI(数据预处理)

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数据挖掘易出现单词

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇

数据挖掘名词解释

（完整版）自动控制专业英语词汇

最全数据分析常用术语及其定义

3-第三章 新媒体数据预处理

数据预处理

机器学习模型可解释性与可靠性研究

数据预处理方法

数据预处理在机器学习中的重要性与常用技术

简述数据预处理的概念及预处理流程方法

datapreprocess(数据预处理)

简述数据清洗流程 -回复

数据的预处理的名词解释

数据预处理

软件开发知识：如何利用机器学习进行数据预处理

3-第三章新媒体数据预处理