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特征编码示例原始值实数 （0.23432)离散 (1 | 2 | 3 …)多个值 （1,3,4)channel: one-hottag: 电影、国内、动作编码方式所有编码方式都可转化为以下三类：单值 （ 离散：0，1 ； 稠密：float(归一化) ）怎么归一化？one-hot，分桶方式？向量 （embedding）归一化？hash 稀疏特征 ( tag,id… )怎么hash？怎么处理多值？特征示例数据示例编码方式
2020-10-08 16:58:05
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原创 常用数据格式
libsvm1 1:1 214:1 233:1 234:1dummy1 1 214 233 234csv（csv格式为每个数据由逗号“，”分隔）0.29,0.31,32.8,92.5,22,20,0.7750820447097237,0.5326322957198866 0.61,0.76,7.8,84.4,42,40,0.6650599517190358,0.47773242152197465 0.21,0.23,19.8,84.8,31,30,0.6798212287221709,0.67
2020-10-08 16:53:53
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原创 LR
LR原理以及公式推导 为什么logistic回归的要用sigmoid函数？优缺点？ Linear SVM与LR的异同 LR的损失函数的公式和函数 LR如何解决共线性，为什么深度学习不强调 LR如何防止过拟合 LR分布式训练怎么做...
2019-04-07 19:38:50
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原创 算法工程师面试准备
分类回归模型LR GBDT 原理以及公式推导 ID3和C4.5的优缺点，树的融合 GBDT的参数怎么调 boost算法的思路是什么样的？讲一下你对adaboost 和 gbdt的了解？ 决策树处理连续值的方法 优缺点，适用场景以及如何选型 ID3，C4.5，CART等，决策树的split原理和剪枝策略 ID3和C4.5的优缺点，树的融合 RF(随机森林) ...
2019-03-17 22:22:39
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空空如也
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