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在機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理中，array()函數(shù)通常用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)組形式，以便進(jìn)行進(jìn)一步的處理和分析。例如，在Python中，我們可以使用NumPy庫(kù)中的array()函數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組，這樣就可以使用NumPy提供的各種功能和方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
數(shù)組是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因?yàn)樗梢苑奖愕剡M(jìn)行向量化和并行化操作，提高數(shù)據(jù)處理的效率和性能。通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)組形式，我們可以更容易地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，例如進(jìn)行特征提取、特征選擇、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)歸一化等預(yù)處理步驟，以便將數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。
因此，array()函數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理中扮演著重要的角色，幫助我們將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理的格式。通過(guò)合理地使用array()函數(shù)，我們可以更高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練，從而提高機(jī)器學(xué)習(xí)的性能和準(zhǔn)確度。
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