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 ...

一、前述 根據前文中架構，本文我們討論線下部分構建訓練集部分。因為我們離線部分模型的選擇是邏輯回歸，所以我們數據必須有x和y. 二、具體流程 1.從數據庫中分離出我們需要的數據。 用戶行為表（日志） 用戶歷史下載表 商品詞表（商品的基本特征 ...

常見的id類特征有用戶特征user_id，物品特征item_id等，通常來說這類特征都是人為按順序編碼的特征，並不能反映用戶或者物品的自然屬性特征。但是在很多推薦相關的文章，都有提到使用這類特征，而且似乎還非常重要，並且除了推薦系統，在計算廣告、反欺詐風控模型里都有成功的案例。這是 ...

特征選擇 (feature_selection) Filter 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 單變量特征選擇 (Univariate feature selection) Wrapper 遞歸特征消除 ...

上周參加了學校的數據挖掘競賽，總的來說，在還需要人工干預的機器學習相關的任務中，主要解決兩個問題：（1）如何將原始的數據處理成合格的數據輸入（2）如何獲得輸入數據中的規律。第一個問題的解決方案是：特征工程。第二個問題的解決辦法是：機器學習。 相對機器學習的算法 ...

特征篩選的方法主要包括：Filter（過濾法）、Wrapper（封裝法）、Embedded（嵌入法） filter: 過濾法 特征選擇方法一：去掉取值變化小的特征（Removing features with low variance） 方法雖然簡單但是不太好 ...

特征工程 · 定義：特征工程是指將原始數據轉換為特征向量。(比如一片文檔包含文本等類型，將這些文本類型的數據轉換為數字類型的數據，這個過程是為了計算機更好的理解數據) · 目的：特征工程的處理直接影響模型的預測結果，目的也正是為了提高模型的預測效果 ...

在機器學習中，一般都會按照下面幾個步驟：特征提取、數據預處理、特征選擇、模型訓練、檢驗優化。那么特征的選擇就很關鍵了，一般模型最后效果的好壞往往都是跟特征的選擇有關系的，因為模型本身的參數並沒有太多優化的點，反而特征這邊有時候多加一個或者少加一個，最終的結果都會差別很大 ...