课程总结

恭喜您完成数据准备和特征工程， 机器学习！

现在，您对如何执行以下操作应该有了更深入的了解：

• 认识数据质量和大小对算法的相对影响。
• 就转换数据的时间设定明智且切合实际的预期。
• 解释在 Google Cloud 项目中收集和转换数据的典型过程 整体机器学习工作流。
• 收集原始数据并构建数据集。
• 对数据集采样和拆分，同时考虑不平衡数据的注意事项。
• 转换数值数据和分类数据。