training and test sets
降低过拟合的发生：分成三个子集
验证集评估训练集的效果，通过后再使用测试集评估检查
特征工程：原始数据---》特征矢量
缩放特征值（转换为标准范围（0，1），（-1，1））
处理极端离群值：
取对数
最大值限制（伪影）
分箱：分成多个不同的布尔值特征
特征组合：
组合独热矢量
线性学习器可以很好地扩展到大量数据。对大规模数据集使用特征组合是学习高度复杂模型的一种有效策略。神经网络可提供另一种策略
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