智能推薦算法演變及學習筆記（三）：CTR預估模型綜述
【說在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴！[握手][握手] 【再啰嗦一下】如果你對智能推薦感興趣，歡迎先瀏覽我的另一篇隨筆：智能推薦算法演變及學習筆記 【最后再說一下】本文只對智能推薦算法中的CTR預估模型演變進行具體介紹 ...
原文：ctr模型演變
CTR任務的特點: 大量離散特征大量高維度稀疏特征特征工程:特征組合對於效果非常關鍵 傳統ctr預估方法: 基礎版:線性模型LR 改進版:加入特征組合 FM模型: 訓練特征向量,提高模型泛化能力 GBDT模型:輸出多維特征 LR GBDT GBDT FM模型 集成GBDT和FM各自的優勢 GBDT發現最有效的組合特征Feature Set 將Feature Set引入FM模型中 深度學習: 圖片處 ...
2018-04-17 22:37 0 1408 推薦指數：
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