1700532660
0
1700532661
1700532662
0
1700532663
1700532664
0
1700532665
1700532666
0
1700532667
1700532668
1
1700532669
1700532670
0
1700532671
1700532672
0
1700532673
1700532674
0
1700532675
1700532676
0
1700532677
1700532678
1
1700532679
1700532680
除了本章介绍的编码方法外,有兴趣的读者还可以进一步了解其他的编码方式,比如Helmert Contrast、Sum Contrast、Polynomial Contrast、Backward Difference Contrast等。
1700532681
1700532682
1700532683
1700532684
1700532686
百面机器学习:算法工程师带你去面试 03 高维组合特征的处理
1700532687
1700532688
1700532689
1700532690
知识点
1700532691
1700532692
组合特征
1700532693
1700532694
问题 什么是组合特征?如何处理高维组合特征?
1700532695
1700532696
难度:★★☆☆☆
1700532697
1700532698
分析与解答
1700532699
1700532700
为了提高复杂关系的拟合能力,在特征工程中经常会把一阶离散特征两两组合,构成高阶组合特征。以广告点击预估问题为例,原始数据有语言和类型两种离散特征,表1.2是语言和类型对点击的影响。为了提高拟合能力,语言和类型可以组成二阶特征,表1.3是语言和类型的组合特征对点击的影响。
1700532701
1700532702
表1.2 语言和类型对点击的影响
1700532703
1700532704
是否点击
1700532705
1700532706
语言
1700532707
1700532708
类型
1700532709
[
上一页 ]
[ :1.70053266e+09 ]
[
下一页 ]