实战项目总结·数据预处理
使用归一化/标准化会改变数据原来的规律吗？
原题如果是单纯想实现消除量级和量纲的影响，用Min-Max还是用Z-Score？
原题当数据出现离群点时，用什么方法？
原题Robust标准化（RobustScaler）介绍？
原题Mixup
原题CutMix和Cutout
原题Mosaic
原题Copy-Paste
原题AutoAugment
原题RandAugment
原题不同模态的数据如何进行Token化操作？
原题介绍一下深度学习中张量的概念
原题数据标准化和归一化的区别是什么，分别适用于什么场景？
原题如何处理数据集中的缺失值，分别列举数值型和分类型数据的处理方法。
原题简述图像数据增强的常用方法。
原题对于时间序列数据，如何进行数据预处理以适应深度学习模型？
原题什么是独热编码（One-Hot-Encoding），它的优缺点是什么？
原题在处理文本数据时，词袋模型（Bag-of-Words）和词嵌入（Word Embedding）有什么区别？
原题如何处理数据集中的不平衡问题，列举至少三种方法。
原题数据预处理中的特征选择有什么作用，常用的特征选择方法有哪些？
原题对于高维数据，如何进行降维处理，简述主成分分析（PCA）的原理。
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