关于深度学习方面的数据预处理问题
来源：3-5 编码实现（基于python2.7）
迷途20191129
2020-12-16
途索老师：
请问使用深度学习框架，例如tensorflow2.0的话。数据清洗除了做归一化之外还需要做什么预处理工作吗？例如需不需要填补缺失值或是将分类非数值的特征转变成数值类型呢？
PS:网上说深度学习的数据处理比机器学习相对简单，那么深度学习有没有必须要进行的和机器学习一样的预处理工作呢。谢谢老师。
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1回答
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同学你好，tf建模一般是最优化或者深度学习领域，要求输入必须是数字，所以，需要把数据中的字符串、空值转换成数字或者剔除掉。另外，输入的各个特征，分布最好接近（比较容易拟合），所以很多情况，都需要对特征进行归一化处理。
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