摘要: 本质上GBDT+LR是一种具有 stacking 思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。 GBDT+LR 使用最广泛的 阅读全文
posted @ 2019-11-03 14:32 Jamest 阅读(3567) 评论(4) 推荐(0) 编辑
摘要: FM通过对于每一位特征的隐变量内积来提取特征组合,最后的结果也不错,虽然理论上FM可以对高阶特征组合进行建模,但实际上因为计算复杂度原因,一般都只用到了二阶特征组合。对于高阶特征组合来说,我们很自然想到多层神经网络DNN。 DeepFM目的是同时学习低阶和高阶的特征交叉,主要由FM和DNN两部分组成 阅读全文
posted @ 2019-11-03 12:56 Jamest 阅读(2474) 评论(1) 推荐(1) 编辑