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airbnb 房源預(yù)定 embedding 論文學(xué)習(xí)《Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb》其核心在SKIP-GRAM上...
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海量數(shù)據(jù)最近鄰數(shù)據(jù)查找LSH算法 ??我們要計(jì)算最近鄰數(shù)據(jù)，首先我們必須定義自己的評價(jià)函數(shù)，也就是相似度量函數(shù)。一般有，可以參考這篇文章https://www.cnblogs.com/belfut...
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@Saint1_e708 沒事沒事，交流交流才能進(jìn)步，寫了好久了，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??本文僅僅只是對文章的一些個(gè)人理解。本章先回顧一下...
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@Saint1_e708 這個(gè)里面只是簡單的一個(gè)demo。針對你說的問題，我自己說一下我的理解吧，也可能不太對。
1）其實(shí)你想問的關(guān)于one-hot和label encoding 的區(qū)別。one-hot確實(shí)會維度爆炸，以性別為例，如果做label encoding，特征只有一列性別，取值（0男，1女,-1未識別，2家庭等）；但是one-hot 特征就會變成多列，比如第一列就代表是否為男性，取值僅有是男或者不是男。這兩者在樹類模型中有差別，比如在label encoding下，選取性別作為分裂點(diǎn)，我們知道樹類模型都是y<threshod 在左分支那種方式，但是實(shí)際上0,1,-1等值是無序的，threshod =0時(shí)，將-1放左分支，0和1放右分支是存在一定問題的。但是one-hot就不一定了，當(dāng)選取是否男性那列的時(shí)候，左分支表示男性，右分支就表示不是男性了，但是具體是女性，還是未識別還是家庭呢？我們就不管了。
2）這篇文章里只是簡單的demo，關(guān)于特征處理未做太多說明，確實(shí)連續(xù)特征有提前分桶處理的模型，比如簡單的樹模型，但是像xgb等模型做特征分裂的時(shí)候，對于連續(xù)型特征就有類似的機(jī)制。當(dāng)然回到FM模型，我覺得可以不用做，這個(gè)我的理解額，就類比LR模型里，我們并不會對連續(xù)型特征做處理，因?yàn)樗莾?nèi)部是線性運(yùn)算，wx沒有什么問題，反而對于離散值，要做處理，因?yàn)橐ＷCx=1和x=-1的距離是一致的。FM模型的一些理解的實(shí)操
原文：https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf??本文僅僅只是對文章的一些個(gè)人理解。本章先回顧一下...
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您好，對于第一個(gè)問題：可能此處描述有誤，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，因?yàn)槊恳恍袠颖?，取值要么是{'-1': 1664, 'c9d4222a': 1665, 'ad3062eb': 1666, '8ec974f4': 1667, '78e2e389': 1668}這幾個(gè)取值中的一個(gè)，當(dāng)樣本取值為8ec974f4，也就是只有在1667為1，其它位置為0。第二個(gè)問題：不需要加1的，舉個(gè)例子，前面的特征全是dense feature總共有6個(gè)（從0開始編號 0,1,2,3,4,5），此時(shí)total_feature=6，下一個(gè)特征是離散值，取值共有4個(gè)，那么range(6, 6+4)為（6,7,8,9）剛好4個(gè)值，沒有問題的。我的理解額，可能中間也有一些問題，我也是當(dāng)時(shí)初學(xué)寫的一些筆記，可以回想交流一下哈。
FM模型的一些理解的實(shí)操
原文：https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf??本文僅僅只是對文章的一些個(gè)人理解。本章先回顧一下...
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FFM模型
??回顧上一節(jié)說的FM模型http://www.itdecent.cn/p/b63c05758b2a，同樣假設(shè)我們的樣本有個(gè)，維度是，經(jīng)過ont-hot或者multi-ho...
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青青子衿，悠悠我心。<br><br>所有的相遇都是久別重逢，珍惜身邊的每一次相遇，珍惜身邊的每一個(gè)人。<br><br>都是小人物，活著就行。<br>
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FM模型的一些理解的實(shí)操原文：https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf??本文僅僅只是對文章的一些個(gè)人理解。本章先回顧一下...
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學(xué)懂GAN的數(shù)學(xué)原理，讓它不再神秘知乎上有個(gè)討論，說學(xué)數(shù)學(xué)的看不起搞深度學(xué)習(xí)的。曲直對錯不論，他們看不起搞深度學(xué)習(xí)的原因很簡單，因?yàn)閺臄?shù)學(xué)的角度看，深度學(xué)習(xí)僅僅是一個(gè)最優(yōu)化問題而已。比如，被炒的很熱的對抗式生...
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嗶哩嗶哩：李文舉說
