当面对一个包含缺失值和异常值的数据集时，如何进行数据清洗？
数据清洗是数据分析中非常重要的一步，它的目的是为了保证数据的质量和准确性，从而提高后续分析的可靠性
分类： 数据分析
如果你想要在训练模型之前对数据集进行缩放，你应该选择哪种类型的缩放？
在训练模型之前对数据集进行缩放是很重要的，因为它可以帮助我们提高模型的性能和准确度。一般来说，有两种主要类型的缩放方法：线性缩放和非线性缩放。
在文本分类中，使用哪些算法和技术可以提高分类的精度？
一些常用的文本分类算法和技术包括朴素贝叶斯算法、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、深度学习模型等。
如何有效地进行数据清洗和数据可视化？
数据清洗和数据可视化是数据分析中非常重要的两个环节，下面是一些关于如何有效地进行数据清洗和数据可视化的建议
请列出至少三个基于深度学习的计算机视觉任务，并简要介绍这些任务的应用
目标检测 (Object Detection)：目标检测是一种计算机视觉任务，它的目的是在图像或视频中识别和定位多个物体的位置，然后用边界框将它们框定。该任务的应用非常广泛，如自动驾驶车辆中的交通信号灯识别、智能安防系统中的人脸识别、医学图像中的病变区域识别等。
