想让机器学习与商业结合，最重要的是什么？( 十 )
完成数据准备后 ， 不难发现最终的特征集——即机器学习模型的输入内容——比初始的小很多；另一种常见情况是R或scikit-learn等内存框架足以培养模型 。 若特征集规模仍十分庞大 ， 可以使用ApacheSpark等大数据工具 ， 尽管其算法选择有限 。
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脏数据！
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脏数据很常见
\n \n人们当然希望能学习一些尚不了解的东西 ， 但这一点非常重要：脏数据很常见 。 在企业合作中 ， 很多客户经常自豪于他们的数据湖泊建设 ， 比如数据湖泊有多壮观、他们可从中得出多少洞见等 。 因此 ， 作为数据科学家 ， 以下就是我们脑海中的景象：
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但是 ， 当客户拿出实际数据时 ， 情况更像是这样：
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在这种情况下 ， Apache Spark等大规模框架就显得尤为重要 ， 因为所有的数据监管转化过程都需要在全部原始数据上完成 。 以下是几个典型的监管案例：
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