可扩展机器学习中残缺数据补全方法研究

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现代社会中的各行各业都在广泛运用互联网的相关技术,最具代表性的便是网络大数据的搜集、处理、储存以及输出反馈工作。现对可扩展机器学习中的残缺数据进行补全方法的相关研究。通过对残缺数据补全方法的设计,可以发现数据残缺问题的出现主要是由数据属性残缺所导致的。通过对数据属性相关算法的设计,可以有效完成残缺数据的补全工作。通过对残缺数据补全方法的实验论证,可以发现G-G估算法对残缺数据的补全有重大实践意义。
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