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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 15
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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列 第 15 篇

Day 15　Feature Engineering

11th鐵人賽
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  1. Scale to large datasets - with Cloud ML
  2. Find good features those ...
    • Related to the objective
    • Known at prediction time
    • Numbers with meaning magnitudes
    • Have enough examples
    • Bring human insights
  3. Preprocessing
    • Create good features
    • Transform inputs to get them ready
    • Creating synthetic features

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Day 16　Feature Engineering (cont.)
系列文
ML Study Jam Journey 共 30 篇
  1. 26
    Day 26　Art and Science of Machine Learning (cont.)
  2. 27
    Day 27　Art and Science of Machine Learning (cont.)
  3. 28
    Day 28　Summary
  4. 29
    Day 29　Summary (cont.)
  5. 30
    Day 30　Summary (cont.)
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參賽組數
1123 組
團體組數
52 組
累計文章數
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完賽人數
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