算法工程師日常，訓練的模型翻車了怎么辦？
大家好，今天和大家聊一個算法工程師的職場日常——模型翻車。 我們都知道算法工程師的工作重點就是模型訓練，很多人每天的工作就是做特征、調參數然后訓練模型。所以對於算法工程師而言，最經常遇到的問題就是模型翻車了，好容易訓練出來的模型結果效果還很差。很多剛入門的小白遇上這種情況都會一籌莫展 ...
原文：調參工程師的日常
近期調參感受： 在實際項目中數據和特征對最終的效果貢獻是最大的，所以要花時間打造你的數據流，花時間多想一些特征，特征要算准。 word vec FFM XgBoost這些算法之所以能得到業界公認，是因為他們在各種數據集上都表現良好，而且對參數不太敏感。 試驗總結： FFM優於FM，FM優於LR。 XGBoost和LightGBM效果幾乎接近，比上述線性模型 多項式模型 好很多，LightGBM訓練 ...
2018-06-28 18:26 1 2914 推薦指數：
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