相关文章

• 2020-05-01 打败高维稀疏特征

  打败高维稀疏特征

• 

  推荐系统-重排序-CTR-DeepFM等DNN模型

  概述 关键词：特征组合LR：缺乏特征组合能力，需人工做特征工程GBDT+LR：特种组合能力不强，对高维的稀疏特征应...

• 

  FM

  因子分解机 1、功能：求解高维且稀疏的交叉特征的权重。 2、表达式及求解： 原始表达式： 直接求解的困难：是高维的...

• 

  wide & deep learning for recomme

  摘要 处理非线性特征的广义线性模型在高维稀疏输入的回归和分类问题中被广泛使用的。通过cross-product特征...

• 

  大规模特征中变量选择和模型使用

  当一个模型中有成千上万的特征时，这时候应该如何做特征选择呢？ 1.尽量使用LR而非XGB 高维稀疏特征lr 的效果...

• 关于高维稀疏特征对树模型的影响

  背景 最近在训练树模型的时候遇到了一个问题：在一次手动特征工程之后，我从原始数据衍生了3个类别型特征，随后加入模型...

• 

  【排序】GBDT+LR

  问题 1.LR，FM都比较适用高维稀疏特征，GBDT不适用。 解释来源于知乎： 2. 为什么采用GBDT而非RF ...

• 

  推荐系统 - AutoInt模型

  简介 点击率预估问题面临的主要挑战：（1）输入的特征通常非常的稀疏，并且是高维的；比如user_id, user_...

• 

  数据科学和人工智能技术笔记 七、特征工程

  七、特征工程 作者：Chris Albon译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 稀疏特征矩阵上的降维 核...

• 

  2019-03-07

  ML——特征选择和稀疏学习 子集搜索与评价 特征选择的原因：1）属性过多易造成维数灾难，仅选择重要特征构建模型则能...