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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 18
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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列 第 18 篇

Day 18　Feature Engineering (cont.)

11th鐵人賽
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Good features those ...

  • Related to the objective
  • Known at prediction time
  • Numbers with meaning magnitudes
  • Have enough examples
  • Bring human insights

Preprocessing and feature creation

  • Scale, Split, Resize and Normalize

Pipeline is a directed graph of steps
Beam - a way to write elastic data processing pipelines


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ML Study Jam Journey 共 30 篇
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    Day 26　Art and Science of Machine Learning (cont.)
  2. 27
    Day 27　Art and Science of Machine Learning (cont.)
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    Day 28　Summary
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  5. 30
    Day 30　Summary (cont.)
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參賽組數
1064 組
團體組數
40 組
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