机器降重是一种通过机器学习和深度学习技术来减轻数据集的负担，提高数据集的效率和性能的方法。在传统的数据分析过程中，数据集通常在收集、清洗和预处理的过程中会变得非常庞大，而这些庞大的数据集会对计算机的资源和时间产生巨大的负担，影响数据分析的效率和准确性。 因此，机器降重的主要目的就在于将这些庞大的数据集转化为更小、更紧凑的形式。机器降重主要包括采样、降维、压缩和筛选等技术，可以有效地减少数据集的大小同时尽可能地保留有用的信息，从而加快数据处理的速度和增强数据分析的准确性。 另外，机器降重也可以应用于大规模机器学习和深度学习模型的训练，可以减少数据量和训练时间，提高模型的效率和泛化性能。
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