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FM &FFM:深入理解FM與FFM
時間 2021-01-17
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機器學習與深度學習
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0.引言 針對類別變量進行oner-hot編碼後的高維稀疏矩陣M,可以表示如下: 可以看出,經過One-Hot編碼之後,大部分樣本數據特徵是比較稀疏的, One-Hot編碼的另一個特點就是導致特徵空間大。例如,電影品類有550維特徵,一個categorical特徵轉換爲550維數值特徵,特徵空間劇增。 同時通過觀察大量的樣本數據可以發現,某些特徵經過關聯之後,與label之間的相關性就會提高。例如
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