SonicOperator之算法優化

在該系統的算法與設計以及優化部分，通過適當數據清洗，數據降噪，完成對數據的預處理，將數據映射到合適的低維空間，挖掘數據分佈的模式，檢驗稀疏模式與負相關模式是否存在，最後使用經過優化處理的神經網絡機器學習模型求得數據在假設空間上的擬合函數，完成最終的分類任務。 4.1 數據清洗 數據清洗對數據進行重新審查和校驗的過程，目的在於刪除重複信息、糾正存在的錯誤，並提供數據一致性。 在進行常規的檢驗數據的時

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