機器學習深入與強化--特徵工程

機器學習算法是一個架子，特徵需要我們自己去處理，做出更好的特徵，讓算法去學習，從而達到更好的效果。 意義中靈活性指的是，如果使用的是簡單的LR，處理起來更靈活，更好控制。 做的都是一些基礎的事情，比如： 1、跑數據，但互聯網的數據都是大數據，不會存在一臺服務器上，一般存在HDFS或者Hive表裏，自己去寫mapreduce的任務，去寫HQL去聚合處理這些數據，也就是在數據倉庫裏打雜。 2、數據清洗

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