ML之FE：特徵工程之高維組合特徵的處理案例(矩陣分解)——基於LoR算法的廣告點擊預估問題

ML之FE：特徵工程之高維組合特徵的處理案例——基於LoR算法的廣告點擊預估問題算法   特徵工程之高維組合特徵的處理思路 一、原始數據：語⾔言和類型兩種離散特徵學習 二、爲了提升擬合能力，語言和類型能夠組成二階特徵blog 三、以邏輯迴歸算法爲例例：<x_i,x_j>表示x_i和x_j的組合特徵，w_ij的維度等於 |x_i|*|x_j| = 2*2 = 4class   四、全部的特徵，纔開始

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