算法工程师日常，训练的模型翻车了怎么办？
大家好，今天和大家聊一个算法工程师的职场日常——模型翻车。 我们都知道算法工程师的工作重点就是模型训练，很多人每天的工作就是做特征、调参数然后训练模型。所以对于算法工程师而言，最经常遇到的问题就是模型翻车了，好容易训练出来的模型结果效果还很差。很多刚入门的小白遇上这种情况都会一筹莫展 ...
原文：调参工程师的日常
近期调参感受： 在实际项目中数据和特征对最终的效果贡献是最大的，所以要花时间打造你的数据流，花时间多想一些特征，特征要算准。 word vec FFM XgBoost这些算法之所以能得到业界公认，是因为他们在各种数据集上都表现良好，而且对参数不太敏感。 试验总结： FFM优于FM，FM优于LR。 XGBoost和LightGBM效果几乎接近，比上述线性模型 多项式模型 好很多，LightGBM训练 ...
2018-06-28 18:26 1 2914 推荐指数：
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