python中数据离散化特征调高计算效率的示例是什么呢?
离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代。(离散特征的增加和减少,模型也不需要调整,重新训练是必须的,相比贝叶斯推断方法或者树模型方法迭代快)。稀疏向量内积乘法运算速度快,计算结果方便存储,容易扩展
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