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是
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28
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女
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免费
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护肤
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否
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男
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付费
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食品
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给定原始输入该如何有效地构造决策树呢？可以采用梯度提升决策树，该方法的思想是每次都在之前构建的决策树的残差上构建下一棵决策树。对梯度提升决策树感兴趣的读者可以参考第12章的具体内容，也可以阅读参考文献[2]。
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 05 文本表示模型
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场景描述
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文本是一类非常重要的非结构化数据，如何表示文本数据一直是机器学习领域的一个重要研究方向。
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知识点
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词袋模型（Bag of Words），TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），主题模型（Topic Model），词嵌入模型（Word Embedding）
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问题 有哪些文本表示模型？它们各有什么优缺点？
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难度：★★☆☆☆
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分析与解答
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■ 词袋模型和N-gram模型
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最基础的文本表示模型是词袋模型。顾名思义，就是将每篇文章看成一袋子词，并忽略每个词出现的顺序。具体地说，就是将整段文本以词为单位切分开，然后每篇文章可以表示成一个长向量，向量中的每一维代表一个单词，而该维对应的权重则反映了这个词在原文章中的重要程度。常用TF-IDF来计算权重，公式为
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TF-IDF(t,d)=TF(t,d)×IDF(t) ，
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