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CTR中的GBDT与LR算法融合

2017-08-09 2597
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本文涉及的产品
模型在线服务 PAI-EAS，A10/V100等 500元 1个月
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基于PAI-EAS挂载OSS部署AIGC服务
交互式建模 PAI-DSW，每月250计算时 3个月
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PAI×LLaMA Factory 微调 Llama3 模型
模型训练 PAI-DLC，100CU*H 3个月
推荐场景：
低代码 Lora 微调及部署
简介： 在广告点击机器学习实践中， 我们用的最多的是逻辑回归（LR）模型，使用大量的特征做为训练数据输入。 特征的组合非常关键，我们无法穷举这些组合，只能依赖于人工经验来判断，耗时耗力同时带来的效果可能还不好。 如何自动的发现有效的特征，是机器学习实践中要解决的问题。 Facebook 曾经介绍了使用GBDT与LR组合的方法，可以有效的解决这个问题，今天的课程就为大家讲解如何在PAI上实现GBDT与LR的融合。<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />
文章标签：
人工智能平台 PAI
算法
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关键词：
gbdt算法
算法融合
算法gbdt
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算法lr
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机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习，掌握机器学习的概念和常用的算法。
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