Google---机器学习速成课程(六)- 表示 (Representation)

机器学习模型不能直接看到、听到或感知输入样本。所以我们必须创建数据表示，为模型提供有用的信号来了解数据的关键特性。也就是说，为了训练模型，您必须选择最能代表数据的特征集。 学习目标 将日志和 Protocol Buffer 中的字段映射到实用的机器学习特征。 判断哪些特性可用作合适的特征。 处理离群值特征。 调查数据集的统计属性。 使用 tf.estimator 训练并评估模型。 --------

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