'''set hive.cli.print.header=``true``; set hive.``fetch``.task.conversion=more; --打印列名 ...
![240](https://upload.jianshu.io/users/upload_avatars/14140528/ee006ce8-4af2-44b4-9b22-86f214965bfa.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/1/w/240/h/240)
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《Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb》其核心在SKIP-GRAM上...
LSH算法 ??我們要計(jì)算最近鄰數(shù)據(jù)呐伞,首先我們必須定義自己的評(píng)價(jià)函數(shù),也就是相似度量函數(shù)伶氢。一般有趟径,可以參考這篇文章https://www.cnblogs.com/belfut...
@Saint1_e708 沒(méi)事沒(méi)事癣防,交流交流才能進(jìn)步蜗巧,寫(xiě)了好久了蕾盯,剛好自己也復(fù)習(xí)一下
FM模型的一些理解的實(shí)操原文:https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf??本文僅僅只是對(duì)文章的一些個(gè)人理解幕屹。本章先回顧一下...
@Saint1_e708 這個(gè)里面只是簡(jiǎn)單的一個(gè)demo香嗓。針對(duì)你說(shuō)的問(wèn)題,我自己說(shuō)一下我的理解吧装畅,也可能不太對(duì)。
1)其實(shí)你想問(wèn)的關(guān)于one-hot和label encoding 的區(qū)別沧烈。one-hot確實(shí)會(huì)維度爆炸,以性別為例,如果做label encoding蚂夕,特征只有一列性別迅诬,取值(0男,1女,-1未識(shí)別婿牍,2家庭等);但是one-hot 特征就會(huì)變成多列等脂,比如第一列就代表是否為男性俏蛮,取值僅有是男或者不是男。這兩者在樹(shù)類(lèi)模型中有差別上遥,比如在label encoding下搏屑,選取性別作為分裂點(diǎn)粉楚,我們知道樹(shù)類(lèi)模型都是y<threshod 在左分支那種方式辣恋,但是實(shí)際上0,1,-1等值是無(wú)序的模软,threshod =0時(shí)伟骨,將-1放左分支,0和1放右分支是存在一定問(wèn)題的携狭。但是one-hot就不一定了,當(dāng)選取是否男性那列的時(shí)候特铝,左分支表示男性暑中,右分支就表示不是男性了,但是具體是女性鲫剿,還是未識(shí)別還是家庭呢?我們就不管了灵莲。
2)這篇文章里只是簡(jiǎn)單的demo雕凹,關(guān)于特征處理未做太多說(shuō)明,確實(shí)連續(xù)特征有提前分桶處理的模型政冻,比如簡(jiǎn)單的樹(shù)模型枚抵,但是像xgb等模型做特征分裂的時(shí)候明场,對(duì)于連續(xù)型特征就有類(lèi)似的機(jī)制汽摹。當(dāng)然回到FM模型,我覺(jué)得可以不用做逼泣,這個(gè)我的理解額趴泌,就類(lèi)比LR模型里,我們并不會(huì)對(duì)連續(xù)型特征做處理拉庶,因?yàn)樗莾?nèi)部是線性運(yùn)算嗜憔,wx沒(méi)有什么問(wèn)題,反而對(duì)于離散值吉捶,要做處理,因?yàn)橐WCx=1和x=-1的距離是一致的皆尔。
FM模型的一些理解的實(shí)操原文:https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf??本文僅僅只是對(duì)文章的一些個(gè)人理解呐舔。本章先回顧一下...
您好床佳,對(duì)于第一個(gè)問(wèn)題:可能此處描述有誤滋早,確實(shí)代碼中未真實(shí)的處理為0-1 one-hot獨(dú)熱編碼,但是我所理解這里的處理就是為了后續(xù)做獨(dú)熱編碼準(zhǔn)備杆麸,因?yàn)槊恳恍袠颖荆≈狄词莧'-1': 1664, 'c9d4222a': 1665, 'ad3062eb': 1666, '8ec974f4': 1667, '78e2e389': 1668}這幾個(gè)取值中的一個(gè)浪感,當(dāng)樣本取值為8ec974f4昔头,也就是只有在1667為1,其它位置為0影兽。第二個(gè)問(wèn)題:不需要加1的揭斧,舉個(gè)例子峻堰,前面的特征全是dense feature總共有6個(gè)(從0開(kāi)始編號(hào) 0,1,2,3,4,5)讹开,此時(shí)total_feature=6捐名,下一個(gè)特征是離散值旦万,取值共有4個(gè),那么range(6, 6+4)為(6,7,8,9)剛好4個(gè)值镶蹋,沒(méi)有問(wèn)題的。我的理解額贺归,可能中間也有一些問(wèn)題淆两,我也是當(dāng)時(shí)初學(xué)寫(xiě)的一些筆記,可以回想交流一下哈拂酣。
FM模型的一些理解的實(shí)操原文:https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf??本文僅僅只是對(duì)文章的一些個(gè)人理解秋冰。本章先回顧一下...
??回顧上一節(jié)說(shuō)的FM模型http://www.reibang.com/p/b63c05758b2a婶熬,同樣假設(shè)我們的樣本有個(gè)光坝,維度是,經(jīng)過(guò)ont-hot或者multi-ho...
原文:https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf??本文僅僅只是對(duì)文章的一些個(gè)人理解格郁。本章先回顧一下...
知乎上有個(gè)討論,說(shuō)學(xué)數(shù)學(xué)的看不起搞深度學(xué)習(xí)的自沧。曲直對(duì)錯(cuò)不論,他們看不起搞深度學(xué)習(xí)的原因很簡(jiǎn)單树瞭,因?yàn)閺臄?shù)學(xué)的角度看拇厢,深度學(xué)習(xí)僅僅是一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題而已。比如晒喷,被炒的很熱的對(duì)抗式生...