luoying_1993的专栏

对于离散特征，如类别特征，除了常用的one-hot encoding（dummy encoding）方法，还有一种方法-特征交叉。前者可以学习到每个特征的main effects，但是不能学习到特征之间的interaction effects。可以通过特征交叉，也叫特征组合，比如两个特征：经度和纬度，可以组合成经度✖️纬度。推荐参考《Probabilistic machine learning》书中1.5.3部分进行学习：...

1.在以往的机器学习中如上图所示，以往机器学习中，对训练集、开发集、测试集的划分比例为60/20/20，如此划分通常可以获得较好的效果。训练集（training set）：训练算法。开发集（development set）：调整参数、选择特征，以及对学习算法作出其它决定。测试集（test set）：开发集中选出的最优的模型在测试集上进行评估。不会据此改变学习算法或参数。2....