motivation：让模型学习到更复杂的非线性特征。method：原始特征 + 组合特征。notes：连续特征和离散特征都可以做交叉。 HOW TO?离散特征：笛卡尔积比如属性A有三个特征，属性B有两个特征，笛卡尔积后就有六个组合特征，然后用one hot 或其他embedding方式给新的特征编码。问题：这种暴力做交叉很可能导致特征稀疏的问题。 连续特征：除了一
目录 xgb问题总结1、xgboost未学习到交叉特征如何解决分析（性别&年龄）2、xgboost如何处理离散类特征 3、xgboost调的参数有哪些通用参数Booster参数学习任务参数4、调参的通用方法5、xgb对缺失值是怎么处理的？6、XGBoost为什么使用泰勒二阶展开？7、正则惩罚的是什么？8、XGB寻找最佳分裂点9. 停止生长10. XGBoost为什么快1
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2024-01-10 17:21:53
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# 特征交叉在Python中的实现
欢迎来到特征交叉的世界！特征交叉是一种强大的技术，能够为机器学习模型提供更丰富的信息，尤其是在模型需要捕捉特征之间的关系时。本文将帮助你理解特征交叉的流程，并为你提供具体的代码实现。我们将逐步走过这个过程，确保你在每一步都能够跟上。
## 流程概述
以下是实现特征交叉的基本步骤：
| 步骤 | 描述
一、图解Pandas透视表、交叉表终于开始Pandas进阶内容的写作了。相信很多人都应该知道透视表，在Excel会经常去制作它，来实现数据的分组汇总统计。在Pandas中，我们把它称之为pivot_table。透视表的制作灵活性高，可以随意定制我们想要的的计算统计要求，一般在制作报表神器的时候常用。下面通过具体的例子来对比Excel和Pandas中透视表的实现方法。二、Excel透视表 下面是在E
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2024-06-01 16:10:15
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# 特征交叉衍生：Python 实现指南
在数据科学和机器学习中，特征工程是模型构建的重要步骤之一。特征交叉衍生（Feature Cross）是其中一种常用的特征工程方法，它通过组合不同特征来生成新的特征，以便模型能够更好地捕捉到数据中的潜在关系。本文将指导你如何在 Python 中实现特征交叉衍生，并提供了一些示例代码。
## 流程概述
以下是特征交叉衍生的基本流程：
| 步骤 |
# 使用特征交叉（Feature Cross）Python包的指南
特征交叉是一种数据预处理技术，常用于机器学习中，通过组合多个特征生成新的特征，从而提高模型的表现。在这篇文章中，我们将逐步讲解如何使用“特征交叉”Python包来实现这一目的。首先，我们将概述整个流程，并通过表格展示步骤。接下来，我们将详细介绍每一步所需的代码，并附上详细注释。
## 整体流程
以下是实现特征交叉的步骤，我们
特征交叉1. 特征交叉（feature crosses） 也叫特征组合，是讲两个或者多个特征以某种方式进行融合，实现对样本空间的非线性变化，增加模型的非线性能力，本质上讲：是利用非线性映射函数，将样本从原始空间映射至高维空间。2.特征交叉方式特征交叉可分为显示交叉和隐式交叉显示交叉主要基于人工先验知识，通过人工来构造交叉特征，常用的有三种类型的交叉：内积、哈达玛积、笛卡尔积
构造显示交叉特征时，一
原创
2023-10-18 16:15:01
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1、交叉熵：交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度2、CrossEntropyLoss()损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。3、softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！其公式如下：
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2023-05-28 21:19:54
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基本语法python基本语法主要来自C、JAVA、HASKELL等其它语言，但只取最简单有用的部分，基本保持够用就好，
舍弃对性能和语言特性的追求。面向对象和C语言扩展接口等，能够让它保持简单好用的基础上，
又不失扩展和灵活性。变量和表达式 python逻辑块不像c等语言这样使用一对花括号来区分，而是采用缩进方式来区分，凡是对齐的语句都是平行的逻辑块，这是最大的区别之一。#!/usr/
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2023-09-02 08:19:21
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博客链接：知乎，讲解的比较好 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267FM/FFM算法https://zhuanlan.zhihu.com/p/34564014工具包：xlearnhttps://github.com/aksnzhy/xlearn
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2022-09-27 09:23:21
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一、交互特征定义两个特征的乘积可以组成一对简单的交互特征，这种相乘关系可以用逻辑操作符AND来类比，它可以表示出由一对条件形成的结果：“该购买行为来自于邮政编码为98121的地区”AND“用户年龄在18和35岁之间”。这种特征在基于决策树的模型中极其常见，在广义线性模型中也经常使用。简单线性模型使用独立输入特征, , …, 的线性组合来预测结果变量：。很容易对线性模型进行扩展，使之包含输入特征的两
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2024-01-17 09:18:32
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在机器学习任务中，如何有效处理类别特征和数值特征是一个重要的问题。特别是当我们使用深度学习框架 PyTorch 来实现 Factorization Machine (FM) 模型时，准确地处理这些特征显得尤为关键。本文将详细记录我处理“Pytorch FM 对于类别特征和数值特征”的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚及故障复盘。
### 背景定位
在广告推荐系统中，用户的行为和属
# Python 如何做特征交叉
在机器学习中，特征交叉是一种提高模型性能的策略，通过将两个或多个特征组合成一个新特征，从而捕捉到它们之间的相互关系。本文将通过一个具体的示例，演示如何在 Python 中实现特征交叉，以帮助解决房价预测问题。
## 1. 问题背景
房价预测是一个经典的回归问题。我们有多个特征（如面积、卧室数量、房龄等），想要预测房子的价格。通过特征交叉，我们可以发现某些特征
原创
2024-09-08 05:52:54
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python_多项式交叉特征import numpy as npimport pandas
原创
2022-07-18 14:58:03
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近日，PyTorch 团队发布了 PyTorch 1.8 版本。该版本整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对 AMD ROCm 的支持。此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
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2023-09-26 15:15:50
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目录1.FM的调制原理2.FM的解调原理3.FM调制解调的代码4.FM调制解调结果图5.优缺点 1.FM的调制原理FM是频率调制，是用基带信号控制载波的频率，其实现原理如下图所示，基带信号经过积分器，然后和载波信号一起输入给调相器，基带信号控制载波的频率，实现FM的调制。2.FM的解调原理FM的解调原理如下图所示，FM信号经过信道传输之后，通过鉴频器变成调幅调频波，然后经过移相器，包络检波器得到
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2023-09-20 16:36:40
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0 概念 特征交叉一种合成特征的方法，可以在多维特征数据集上，进行很好的非线性特征拟合。 特征组合是指通过将两个或多个输入特征相乘来对特征空间中的非线性规律进行编码的合成特征。通过创建一个特征组合可以解决非线性问题。 假设一个数据集有特征x1x1和x2x2，那么引入交叉特征值x3x3，使得： x3=
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2021-06-18 22:04:00
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如果需要完整代码可以关注下方公众号，后台回复“代码”即可获取，阿光期待着您的光临~文章目录导库FM特征组合层定
原创
2023-01-26 18:24:27
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1、频率调制原理 ①、从公式可以看出FM和PM就是是否对基带信号进行积分的区别，FM需要积分，PM不需要积分； ②、将基带信号(PM)或积分后的基带信号(FM)，直接放入(控制)调制信号的瞬时相位偏移； ③、等到FM或PM调制信号。2、解调原理①、相干解调已知锁相环电路具备频率解调的功能，主要是先将调制信号进行下变频，将频率调制信号分解成低频(
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2023-08-26 14:11:46
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一，FM算法：1，逻辑回归上面进行了交叉特征。算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n)。2，本质：每个特征都有一个k维的向量，代表的是每个特征都有k个不可告人的信息。（FFM：面对不同的字段field都有k个不可告人的信息。）所以，得到了n*k的矩阵，每一行就是每一个特征的向量。3，原理推导：https://zhuanlan.zhihu.com/p/379632
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2023-07-21 23:50:37
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