如何用深度學習處理結構化數據？

這篇博客主要關注的是深度學習領域一個並不非常廣爲人知的應用領域：結構化數據。本文作者爲舊金山大學（USF）在讀研究生 Kerem Turgutlu。   使用深度學習方法按照本文所介紹的步驟處理結構化數據有這樣的好處：   快 無需領域知識 表現優良 在機器學習/深度學習或任何類型的預測建模任務中，都是先有數據然後再做算法/方法。這也是某些機器學習方法在解決某些特定任務之前需要做大量特徵工程的主要

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