2023年5月29日
推荐系统中常用的特征选择方法
摘要： 背景 推荐系统已经迈入了深度学习时代，模型结构比较复杂，下面介绍在深度学习背景下常用的特征选择方法 1. 根据特征在正负样本上分布的差异 直观感觉上一个特征越重要，那么它在正负样本的分布差异应该是越大的，基于此我们可以用KL散度来表示特征重要性，但是KL散度是非对称，我们可以采用JS散度来表达特征重 阅读全文
posted @ 2023-05-29 15:19 xd_xumaomao 阅读(261) 评论(0) 推荐(0) 编辑