Google機器學習課程筆記（2）

training and test sets   降低過擬合的發生：分成三個子集   驗證集評估訓練集的效果，通過後再使用測試集評估檢查   特徵工程：原始數據---》特徵矢量   縮放特徵值（轉換爲標準範圍（0，1），（-1，1）） 處理極端離羣值： 取對數 最大值限制（僞影）   分箱：分成多個不同的布爾值特徵   特徵組合： 組合獨熱矢量 線性學習器可以很好地擴展到大量數據。對大規模數據集使

>>阅读原文<<