preprocessing 的意思是“预处理”。

用法：在自然语言处理中，预处理是处理原始数据以使其适合进一步分析的过程。预处理可以包括去除噪声、填充缺失值、特征选择、规范化等步骤。

音标：英 [priːˈpreɪzɪŋ] 美 [priːˈprezɪŋ]

双语翻译：预处理是在数据挖掘和机器学习中的一种重要步骤，它包括清洗数据、标准化数据、特征选择等步骤，以便更好地利用数据。

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preprocessing的中文翻译是“预处理”

preprocessing的释义：在数据分析和处理中，预处理是指对原始数据进行一系列的转换和清理，以使其更适合进一步的分析或机器学习模型。

preprocessing的用法：preprocessing通常用于描述在机器学习和数据分析中，对数据进行清理、转换和标准化等步骤的过程。

双语翻译：Preprocessing refers to a series of transformations and clean-up steps taken on raw data in data analysis and processing, to make it more suitable for further analysis or machine learning models.

常见用法：在自然语言处理和机器学习中，预处理通常包括去除停用词、词形还原、词干提取、词性标注、分词等步骤，以使文本数据更易于处理和分析。

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preprocessing 的意思是“预处理”，它通常用于在数据分析和机器学习中对原始数据进行清理、转换和规范化，以便更好地适应后续的算法和模型。

用法示例：在文本挖掘中，预处理可能包括去除停用词、词形还原、分词、词性标注等步骤。

双语翻译：英文为“preprocessing”，中文为“预处理”。

常见短语：

1. 数据预处理：指在数据挖掘和机器学习过程中，对原始数据进行一系列的预处理步骤，如数据清洗、数据转换和规范化等。

2. 文本预处理：指对文本数据进行预处理，如分词、去除停用词、词形还原等，以便更好地进行自然语言处理和机器学习。

3. 图像预处理：指对图像数据进行预处理，如灰度化、二值化、滤波等，以便更好地进行图像识别和计算机视觉。

4. 语音预处理：指对语音信号进行预处理，如特征提取、降噪等，以便更好地进行语音识别和自然语言处理。

5. 特征选择：指在预处理过程中选择与任务相关的特征，以减少特征维度并提高模型的性能。

6. 数据规范化：指将数据转换为标准化的形式，以便更好地适应算法和模型，通常包括最小-最大归一化、标准化和离差标准化等方法。

7. 数据归一化：指将数据转换到同一尺度或分布中，以便更好地比较不同数据集或特征之间的相关性。

8. 特征提取：指从原始数据中提取出有用的特征，以便更好地表示数据并提高模型的性能。

9. 特征编码：指将特征转换为数字编码形式，以便更好地进行机器学习和数据分析。

10. 数据清洗：指去除原始数据中的异常值、缺失值和重复值等，以提高数据的准确性和可靠性。