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7. TinyML数据清洗：重复样本、异常样本与错误标签定位

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML数据清洗的重要性 · 学习目标 · 课程整体框架与适用场景
课程导入TinyML
02
TinyML数据基础
传感器数据特点 · 资源约束 · 数据质量对模型性能的影响
TinyML数据基础
03
数据清洗概览
清洗流程 · 常见数据问题分类（重复 · 异常
数据清洗概览清洗流程
04
重复样本检测
基于特征相似度 · 哈希 · 距离度量的重复样本识别方法
重复样本检测基于特征相似度
05
重复样本处理
去重策略 · 保留准则 · 对模型训练的影响评估
重复样本处理去重策略
06
异常样本检测基础
统计方法（Z-score · IQR） · 可视化方法（箱线图
异常样本检测基础Z-score
07
基于距离的异常检测
欧氏距离 · 马氏距离 · K近邻异常分数
基于距离的异常检…欧氏距离
08
基于密度的异常检测
LOF · DBSCAN在TinyML数据中的应…
基于密度的异常检…LOF
09
基于模型的异常检测
孤立森林 · One-Class SVM · 自编码器
基于模型的异常检…孤立森林
10
时间序列异常检测
滑动窗口 · 趋势分解 · 残差分析在传感器数据中的应用
时间序列异常检测滑动窗口
11
异常样本处理
剔除 · 修正 · 标记与后续处理策略
异常样本处理剔除
12
错误标签检测
标签噪声来源 · 影响 · 人工审查与自动检测方法
错误标签检测标签噪声来源
13
基于置信度的标签检测
模型预测概率 · 熵 · 置信度阈值
基于置信度的标签…模型预测概率
14
基于一致性的标签检测
交叉验证 · 多模型投票 · 聚类一致性
基于一致性的标签…交叉验证
15
基于特征空间的标签检测
特征分布 · 类间距离 · t-SNE可视化
基于特征空间的标…特征分布
16
标签清洗流程
候选错误标签筛选 · 人工复核 · 修正与验证
标签清洗流程候选错误标签筛选
17
TinyML数据清洗工具
Python库（pandas · numpy · scikit-learn）及轻量级实…
TinyML数据清洗工具
18
边缘设备上的数据清洗
资源受限下的算法选择 · 内存与计算优化
边缘设备上的数据…资源受限下的算法…
19
案例实战
使用公开TinyML数据集（如Hum…
案例实战TinyML
20
案例实战
传感器数据异常检测与处理 · 构建干净数据集
案例实战传感器数据异常检…
21
案例实战
图像分类任务中的错误标签定位与修正（…
案例实战图像分类任务
22
案例实战
端到端数据清洗流程 · 从原始数据到可训练数据集
案例实战端到端数据清洗流…
23
数据清洗评估
清洗前后模型性能对比 · 数据质量指标（纯度 · 完整性）
数据清洗评估清洗前后模型性能…
24
常见问题与陷阱
过度清洗 · 误删有效样本 · 异常检测阈值选择
常见问题陷阱
25
自动化清洗策略
基于规则 · 基于机器学习 · 主动学习在清洗中的应用
自动化清洗策略基于规则
26
数据清洗与数据增强结合
清洗后增强 · 合成数据生成
数据清洗数据增强结合
27
TinyML部署中的清洗考虑
模型更新 · 数据漂移 · 持续清洗
TinyML部署
28
综合项目
设计一个TinyML数据清洗流水线 · 包含重复 · 异常
综合项目TinyML
29
课程总结
核心要点回顾 · 最佳实践 · 常见误区与未来趋势
课程总结核心要点回顾
30
综合提升
拓展阅读 · 开源工具 · 社区资源与进阶学习路径
综合提升拓展阅读