智能推荐算法演变及学习笔记（三）：CTR预估模型综述
【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[握手][握手] 【再啰嗦一下】如果你对智能推荐感兴趣，欢迎先浏览我的另一篇随笔：智能推荐算法演变及学习笔记 【最后再说一下】本文只对智能推荐算法中的CTR预估模型演变进行具体介绍 ...
原文：ctr模型演变
CTR任务的特点: 大量离散特征大量高维度稀疏特征特征工程:特征组合对于效果非常关键 传统ctr预估方法: 基础版:线性模型LR 改进版:加入特征组合 FM模型: 训练特征向量,提高模型泛化能力 GBDT模型:输出多维特征 LR GBDT GBDT FM模型 集成GBDT和FM各自的优势 GBDT发现最有效的组合特征Feature Set 将Feature Set引入FM模型中 深度学习: 图片处 ...
2018-04-17 22:37 0 1408 推荐指数：
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