📚 Deep learning:三十一(数据预处理练习) 🌟

在深度学习的旅程中，数据预处理是至关重要的第一步✨。它决定了模型是否能够准确地捕捉数据中的模式。今天，让我们通过几个有趣的练习来感受数据预处理的魅力！🔍

首先，我们来处理一些常见的问题，比如缺失值和异常值。想象一下，如果你有一组包含缺失信息的数据集，就像拼图缺少了一块，你会如何填补这个空缺呢？🤔 使用均值、中位数或者特定算法填充，都是不错的选择。而对于异常值，我们可以采用箱线图或标准差法识别并处理它们，让数据更加纯净。📊

接着，别忘了对数据进行标准化或归一化处理，这就好比为不同单位的数据穿上统一的尺码服，方便模型更好地理解它们之间的关系。📏

最后，不妨尝试将文本数据转换为向量形式，使用词袋模型或词嵌入技术，让机器也能轻松读懂文字背后的含义。💬

通过这些练习，你会发现，数据预处理不仅是一项技术活，更是一种艺术。不断实践，你会越来越得心应手！💪🎉