幽靈數據

幽靈數據  ， 是指從數據科學 、 統計學角度處理我們一般看不見的數據 ， 量子成像或 ， “ 暗物質 ” 或 “ 暗能量 ” 及其在計算機視覺領域中的新發現 ， 甚至還包括與文物資料 、 經歷等相關的認知數據 。 在量子場論的術語中 ， （ ghost ） 、 幽靈場 （ ghost field ） 或規範幽靈 （ gauge ghost ） 是規範場論中的非物理狀態 。 在局部場超過多個物理自由度的情況下 ， 必須使幽靈保持理論的不變性 。 在數據科學 、 統計學 、 計算機等術語中 ， 幽靈數據包括爲數字幽靈 ( digital ghost ), 虛擬數據 （ 如仿真數據 、 虛擬病人 ） 、 缺失數據 、 僞造數據 、 高度稀疏數據 ， 及其他類似數據 。 令人容易聯想到的是缺失數據 。 由於缺失機制 （ 可忽略或不可忽略 、 隨機缺失或非隨機缺失等 ） 的不同 ， 處理方法也不盡相同 。 除了缺失數據 ， 幽靈數據還包括其他看不見的數據 。 這些數據可能是因爲部分人員能夠感知而其他人不能感知的數據 。