特征： 1.两组及以上对象 2.对象之间的关系 一、排除法 题干条件确定，能够保证题干中的每一句话为真，且选项信息充分，选项中将每一个人的匹配关系均一一列出，考虑排除法。 注意：读一句，排一句。 二、代入法 将选项代入题干，观察选项是否与题干矛盾，若代入后与题干矛盾，则选项错误；若代入后与题干不矛盾 ...
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2021-01-04 11:03:45
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从原始数据创建新特征是改进模型的最佳方法之一 例如，数据有很长连续时间的，我们可以把最近一周的提取出来作为一个新的特征 1. 组合特征 最简单方法之一是组合特征 例如，如果一条记录的国家/地区为"CA"，类别为"Music"，则可以创建一个新值" CA_Music" 可以从所有分类特征中构建组合特征 ...
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2020-05-21 16:11:40
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1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，所以越来越被广泛使用。 在DeepFM中，FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取；DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等 ...
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2018-12-02 22:52:59
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DeepFM integrates the architectures of FM and deep neural networks (DNN). It models low-order feature interactions like FM(二阶组合特征) and models high-ord ...
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2017-08-10 18:01:36
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卧槽，本来猜GBDT获取的组合特征，需要自己去解析GBDT的树，scikit learn里面竟然直接调用apply函数就可以了 ...
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2017-07-30 17:15:12
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1GBDT和LR融合 LR模型是线性的，处理能力有限，所以要想处理大规模问题，需要大量人力进行特征工程，组合相似的特征，例如user和Ad维度的特征进行组合。 GDBT天然适合做特征提取，因为GBDT由回归树组成所以， 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征，然后给LR模型训练，提高点击率预估 ...
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2017-05-07 00:11:05
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数据清洗 不可信样本丢弃 缺省值极多的字段考虑不用 数据采样 下/上采样 保证样本均衡 特征处理 数值型 类别型 时间型 文本型 统计型 组合特征 特征选择 过滤型 sklearn.feature_selection.SelectKBest 包裹型 sklearn.feature_selection ...
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2017-02-17 00:01:57
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1.用于文档分类的贝叶斯分类器： 监督算法 优点： 训练和查询数据的高效性 每次训练可能只是用一个训练项，不想决策树、SVM必须传入整个群组，才能得到最后的结果 缺点： 因为贝叶斯定理假设特征间彼此相互独立，所以无法对组合特征的结果分类 2.决策树分类器： 监督算法： 优点： 模型的解释相对容易，最 ...
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2017-01-07 10:54:32
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L1正则化和L2正则化的区别：L1起截断作用，L2起缩放作用（不让参数θ过大） 数据和特征处理 数据清洗 正负样本不平衡的处理方法：上采样，下采样，修改损失函数 数值型特征：幅度调整，归一化，离散化 类别型特征：one-hot 编码 组合特征 文本特征中的TF-IDF:TF(t)=(t在当前文中出现 ...
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2016-06-29 20:40:42
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三张表；train_set.csv；test_set.csv；feature.csv。三张表通过object_id关联。
import pandas as pd
import numpy as np
# load training and test datasets
train = pd.read_csv('../input/train_set.csv')
test = pd.re...
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2015-08-02 18:18:32
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