原文:FM在特征組合中的應用

特征組合 x 年齡 x 北京 x 上海 x 深圳 x 男 x 女 用戶 用戶 如上例特征X有 個維度,年齡是連續值,城市和性別用one hot表示,假設我們用最簡單的線性擬合來預測y值。 hat y w sum i n w ix i 實際中 北京的男性用戶 上海的女性用戶 這種組合特征可能是有用的,即 x i,x j x i,x j 都是one hot特征 同時為 時可能是一個很有用的特征,這種組 ...

2017-12-03 15:55 3 5931 推薦指數:

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特征組合&特征交叉

sklearn進行特征工程: https://blog.csdn.net/LY_ysys629/art ...

Fri Aug 24 00:50:00 CST 2018 0 1057
特征組合(特征交叉)

motivation:讓模型學習到更復雜的非線性特征。 method:原始特征 + 組合特征。 notes: 連續特征和離散特征都可以做交叉。 HOW TO? 離散特征:笛卡爾積 比如屬性A有三個特征,屬性B有兩個特征,笛卡爾積后就有六個組合特征,然后用one hot ...

Mon Oct 12 22:16:00 CST 2020 0 1650
to_char fm

1,有9的地方如果有數字就顯示如果沒有數字就不顯示,有0的地方在沒有數字的時候也會有0來占位select to_char(9999.09556,'fm99999.0900'),to_char(9999.09556,'fm00099.0900') from dual ...

Fri Apr 28 17:31:00 CST 2017 0 2631
什么是組合特征?如何處理高維組合特征

特征降維其實從大的方面來講有兩種思路可以走: 基於原有的特征進行降維 基於原有的特征進行篩選 第一種降維方法,常見的有:PCA、LDA、SVD、稀疏自編碼、word2vec等 第二種篩選的方法主要是對原有 ...

Wed Nov 11 00:48:00 CST 2020 0 705
特征組合之 XGBoost + LR

一、特征組合 廣告點擊率預估、推薦系統等業務場景涉及到的特征通常都是高維、稀疏的,並且樣本量巨大,模型通常采用速度較快的LR,然而LR算法學習能力有限,因此要想得到好的預測結果,需要前期做大量的特征工程,工程師通常需要花費大量精力去篩選特征、做特征與處理,即便這樣,最終的效果提升可能非常有 ...

Tue May 21 17:35:00 CST 2019 0 2822
推薦系統學習-特征工程(LR,FM)-代碼

在一口氣看完項亮老師的《推薦系統實踐》后,又花費幾天看完了王喆老師的《深度學習推薦系統》,雖然學過一門深度學習的課,但是直接看推薦系統的深度學習還是有點不懂的(手動狗頭×)。在上一篇的協同過濾后,這一篇來記錄協同過濾后推薦系統的發展,也就是特征工程。 (圖片有點大,可右鍵點擊查看) 推薦系統 ...

Sat May 16 22:52:00 CST 2020 0 975
深度圖像特征在推薦和廣告應用(一)

一直對圖像有濃厚的興趣,最近在關注:如何通過深度學習抽取圖像特征,用於廣告和推薦。 CNN 是一個簡單的網絡結構,初學者一般從MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有經典的圖像分類的那個model。深入了解才會發現,學術圈和工業界是如何通過稍稍改變 Feature Map 之后 ...

Thu Dec 14 23:28:00 CST 2017 0 1759
深度圖像特征在推薦和廣告應用(二)

一直對圖像很感興趣,最近在關注一個問題:如何通過深度學習抽取圖像特征,用於廣告和推薦。 CNN 是一個簡單的網絡結構,初學者一般從MNIST入手,提及CNN第一印象可能只有經典的圖像分類的那個model。深入了解才會發現,學術圈和工業界是如何通過稍稍改變 Feature Map ...

Sat Dec 16 19:41:00 CST 2017 0 1202
 
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