线性模型中的特征工程

最新推荐文章于 2025-04-14 10:13:26 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-14 10:13:26 发布 · 975 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
天天开心

LR 模型靠特征的共现, 来记住它们对ctr的贡献.
除去常规的特征交叉, 还要有一些ctr类的统计数据, 罗列见下.

item 侧

不同维度下, 多个内容的整体消费差异

一个类目下,所有内容的ctr
一个商铺下,所有内容的ctr

不同维度下, 一个内容的消费差异

一个内容, 在不同性别/年龄人群下的ctr
一个内容, 在不同购买力人群下的ctr

user 侧

不同维度下, 一个人的消费偏好差异

一个用户, 在不同类目下内容的ctr

[机器学习] 第三章 线性模型 2.特征抽取——LDA线性判别分析（Linear Discriminate Analysis）
心宝的博客
03-16 882
参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40604987/article/details/79615968 特征抽取： 降维 到一个新的特征子空间，压缩数据并尽可能保留信息。 1. 线性判别分析 Linear Discriminate Analysis, LDA LDA 可以提高数据分析过程中的计算效率，对于不适用与正则化的模型，可以降低因维度灾难带来的过拟合。 如图所示...
机器学习——特征工程、模型优化
li_qili_qi的博客
11-15 667
特征工程和优化算法需要掌握的内容 1.介绍一下ROC/AUC曲线以及意义 2.介绍一下哑编码的计算过程及作用 3.介绍一下词袋法和TFIDF的计算过程及作用，并介绍一下词袋法和哑编码的区别与联系 4.介绍一下为什么L1和L2可以防止过拟合？ 5.介绍一下多项式扩展为什么可以防止欠拟合? 6.介绍一下Logistic回归和Softmax之间的区别与联系？ 7.BGD、MBGD、...
学习笔记(17):第二章：线性回归-特征工程：共享单车骑行量预测
weixin_45414304的博客
01-12 941
本章介绍机器学习中的线性模型，并通过案例讲解如何使用线性模型。
规则化和模型选择（Regularization and model selection）
xiaoyu714543065的专栏
08-05 3268
1 问题      模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？      还有一类参数选择问题：如果我们想使用带权值的回归模型，那么怎么选择权重w公式里的参数？ 形式化定义：假设可选的模型集合是，比如我们想分类，那么SVM、logistic回归、神经网络等模
【机器学习】特征工程（Feature Engineering）、多项式回归（Polynomial Regression）、如何使用特征工程来构建线性回归模型以及特征工程中如何应用特征缩放
ya的博客
07-28 1043
如何使用特征工程来构建线性回归模型以及如何在特征工程时应用特征缩放
预处理时如何处理类别型特征
Neekity的博客
01-09 860
1.序号编码： 比如成绩的优，良，及格，不合格可以编码成4,3,2,1 2.one-hot（独热）编码：优（1,0,0,0），良（0,1,0,0），及格（0,0,1,0），不合格（0,0,0,1） 3.二进制编码：优—>100（对应于十进制的4）,良—>011，及格—>010，不合格—>001 ...
hammerstein非线性模型matlab代码
10-26
通过理解并运行这些代码，用户可以深入理解非线性系统建模的基本原理，掌握如何在实际问题中应用非线性模型，以及如何在MATLAB环境中进行模型的构建和验证。无论是科研工作者还是工程技术人员，都能从中受益，提升...
王松桂《线性统计模型——线性回归与方差分析》第一章课件
04-28
在探讨王松桂编写的《线性统计模型——线性回归与方差分析》一书的课件内容之前，我们需要明确线性模型在统计学中的地位和作用。线性模型是一种广泛应用于统计分析的工具，它基于概率论和数学统计原理，用于研究变量...
具有自动特征工程和选择功能的线性预测模型_Jupyter Notebook_Python_下载.zip
04-22
本主题将探讨一个基于Python的Jupyter Notebook项目，它实现了自动特征工程和选择功能，用于构建线性预测模型。这个项目名为"autofeat"，我们可以从其文件名列表"autofeat-master"看出，这可能是一个开源库或框架的...
深度学习基础：特征工程、线性回归、循环神经网络与预训练模型
11-09
在深度学习中，线性回归可以通过引入正则化项（如L1、L2正则化）来避免过拟合，并且逻辑回归是一种广义线性模型，常用于分类问题。线性回归的损失函数通过正则化项进行修改，以提高模型的泛化能力。 循环神经网络...
【商业数据分析】基于R语言的动态线性模型在多渠道营销ROI评估中的应用及工程实现：涵盖销售预测与广告效果分析系统设计 R语言大会-概率统计 动态线性模型的商业化应用-概率统计 共35页
最新发布
06-29
最后，文档深入介绍了如何将DLM模型工程化，包括设计用于估计DLM模型的R包，并通过API将其分析功能整合进业务系统中，实现了从理论到实践的完整闭环。 适合人群：具有统计学和编程基础的数据分析师、数据科学家以及...
【Machine Learning】5.特征工程和多项式回归
m0_51371693的博客
09-22 1099
特征工程，使用线性回归机制来拟合非常复杂甚至非线性(存在xn)的函数。
第二章：线性回归
11-21
本章介绍机器学习中的线性模型，并通过案例讲解如何使用线性模型。
线性分类模型的特征工程与选择
AI天才研究院
01-08 1024
1.背景介绍 线性分类模型是一种常用的机器学习算法，它主要用于对数据集中的各个类别进行分类和分析。在实际应用中，线性分类模型被广泛用于各种领域，如医疗诊断、金融风险评估、人脸识别等。然而，为了实现更高的准确率和效率，特征工程和特征选择在线性分类模型中的作用是非常重要的。 本文将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 具体代码实...
线性模型的特征工程技巧
AI天才研究院
01-02 555
1.背景介绍 线性模型是机器学习中最基本、最常用的算法之一，它假设输入特征之间存在线性关系，可以用于解决分类、回归等问题。然而，实际数据集通常包含许多特征，这些特征之间存在复杂的关系，这使得直接应用线性模型的效果不佳。因此，特征工程成为了提高线性模型性能的关键手段。 本文将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 具体代码实例和...
【吴恩达·机器学习】第二章：多变量线性回归模型（选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归）
Yaoyao2024的博客
02-16 1635
🪧在前一章中我们学习了单变量线性回归算法.多变量线性回归的整体思想和单变量的是一致的。主要不同在于输入变量（也成为“特征;feature)是多个，于是会引入向量化;将输入变量进行向量化，加快运行速度和简化书写。这一章中当然也是有梯度下降算法来进行模型训练，主要思想已经在前一章中详细讲到，这里只是看看多变量的梯度下降实现与单变量的不同之处、如何判断梯度下降正确运行。关于学习率，前一章中主要介绍了学习率，以及学习率的大小设置不同从而对梯度下降的影响；这一章将详细讲解一下如何设置学习率。
回归模型评估与特征工程的深度解读
weixin_26850469的博客
04-14 405
本文深入探讨了回归模型中误差度量的选择及其假设，包括均方误差（MSE）与最大似然估计（MLE）之间的关系。同时，通过具体案例介绍了特征工程的重要性，如多项式变换、独热编码等技术，以适应复杂的数据关系。
Datawhale西瓜书学习笔记TASK2——线性模型的总结归纳
qq_41896915的博客
11-16 873
线性模型的一般形式（向量）：f(\vec x) = \vec \omega ^ T \vec x + b，其中omega可以看作。线性模型的本质（自己理解）就是，线性模型的特点：好的可解释性好的扩展性（可以通过修改其中的x，y来拓展成其他的函数形式）
【机器学习】特征工程与多项式回归
AI小白的学习记录，欢迎交流~
07-30 1475
了解线性回归如何使用特征工程对复杂甚至高度非线性的函数进行建模；认识在进行特征工程时应用特征缩放很重要
特征工程与特征提取：模型优化的关键
例如，决策树模型可能更善于处理非线性关系，而线性模型可能更适合正交特征。此外，领域知识的运用是特征工程的一大优势，了解数据背后的意义有助于设计更有针对性的特征。 特征提取，如主成分分析（PCA），是一种...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值