sklearn进行特征工程: https://blog.csdn.net/LY_ysys629/art ...
特征组合 x 年龄 x 北京 x 上海 x 深圳 x 男 x 女 用户 用户 如上例特征X有 个维度,年龄是连续值,城市和性别用one hot表示,假设我们用最简单的线性拟合来预测y值。 hat y w sum i n w ix i 实际中 北京的男性用户 上海的女性用户 这种组合特征可能是有用的,即 x i,x j x i,x j 都是one hot特征 同时为 时可能是一个很有用的特征,这种组 ...
2017-12-03 15:55 3 5931 推荐指数:
sklearn进行特征工程: https://blog.csdn.net/LY_ysys629/art ...
motivation:让模型学习到更复杂的非线性特征。 method:原始特征 + 组合特征。 notes: 连续特征和离散特征都可以做交叉。 HOW TO? 离散特征:笛卡尔积 比如属性A有三个特征,属性B有两个特征,笛卡尔积后就有六个组合特征,然后用one hot ...
1,有9的地方如果有数字就显示如果没有数字就不显示,有0的地方在没有数字的时候也会有0来占位select to_char(9999.09556,'fm99999.0900'),to_char(9999.09556,'fm00099.0900') from dual ...
特征降维其实从大的方面来讲有两种思路可以走: 基于原有的特征进行降维 基于原有的特征进行筛选 第一种降维方法中,常见的有:PCA、LDA、SVD、稀疏自编码、word2vec等 第二种筛选的方法主要是对原有 ...
一、特征组合 广告点击率预估、推荐系统等业务场景涉及到的特征通常都是高维、稀疏的,并且样本量巨大,模型通常采用速度较快的LR,然而LR算法学习能力有限,因此要想得到好的预测结果,需要前期做大量的特征工程,工程师通常需要花费大量精力去筛选特征、做特征与处理,即便这样,最终的效果提升可能非常有 ...
在一口气看完项亮老师的《推荐系统实践》后,又花费几天看完了王喆老师的《深度学习推荐系统》,虽然学过一门深度学习的课,但是直接看推荐系统的深度学习还是有点不懂的(手动狗头×)。在上一篇的协同过滤后,这一篇来记录协同过滤后推荐系统的发展,也就是特征工程。 (图片有点大,可右键点击查看) 推荐系统 ...
一直对图像有浓厚的兴趣,最近在关注:如何通过深度学习抽取图像特征,用于广告和推荐。 CNN 是一个简单的网络结构,初学者一般从MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有经典的图像分类的那个model。深入了解才会发现,学术圈和工业界是如何通过稍稍改变 Feature Map 之后 ...
一直对图像很感兴趣,最近在关注一个问题:如何通过深度学习抽取图像特征,用于广告和推荐。 CNN 是一个简单的网络结构,初学者一般从MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有经典的图像分类的那个model。深入了解才会发现,学术圈和工业界是如何通过稍稍改变 Feature Map ...