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擅长的技术
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发表了文章 2017-09-05
CTR 实验之二：GBDT 与LR 算法融合
通过ＧＢＤＴ生成的特征与原始特征进行ｍｅｒｇｅ，然后通过ＬＲ做回归。<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:Table to KV,SQL脚本,拆分,读数据表,特征编码,增加序号列<br />
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发表了文章 2017-09-05
GBDTLR2
GBDT 与LR 算法融合，将生成的特征与原始特征进行merge<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:Table to KV,SQL脚本,拆分,读数据表,特征编码,增加序号列<br />
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发表了文章 2017-08-09
CTR中的GBDT与LR算法融合
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 />
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