Si deseas aplicar un pequeño ajuste al documento, no debería tomar mucho tiempo Columnas de características contraen. Este tipo de actividad básica no tiene que requerir entrenamiento adicional ni pasar por manuales para aprenderlo. Con la herramienta de edición de documentos adecuada, no gastarás más tiempo del necesario para un cambio tan rápido. Usa DocHub para agilizar tu proceso de edición, independientemente de si eres un usuario experimentado o si es tu primera vez utilizando un servicio de editor en línea. Esta herramienta tomará minutos aprender a Columnas de características contraen. Lo único que necesitas para ser más productivo con la edición es un perfil de DocHub.
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[MÚSICA SONANDO] JOSH GORDON: Hola a todos. Bienvenidos de nuevo. Las características son la forma en que representas tu conocimiento sobre el mundo para el clasificador, y hoy te guiaré a través de técnicas que puedes usar para representar tus características y utilidades que TensorFlow proporciona para ayudar. Usas un conjunto de datos del censo de EE. UU. como ejemplo, y el objetivo es predecir si el ingreso de alguien es mayor a $50,000 basado en atributos como su edad y ocupación. El conjunto de datos está almacenado como un archivo CSV, y anteriormente hemos visto cómo usar los valores de las columnas directamente como características. Pero hoy usaremos ingeniería de características para transformarlos en una representación más útil. A medida que avanzamos, visualizaré lo que estas transformaciones hacen usando una herramienta llamada Facets, y también puedes encontrar un enlace a ella en la descripción. También encontrarás el código completo para entrenar un estimador de TensorFlow en este conjunto de datos. OK, comencemos. Comencemos con un atributo numérico como la edad, y pensemos en cómo podemos usarlo para predecir ingresos. Ahora, si piensas en ti
