Kaggle滑水 - CTR预估（GBDT-LR）
本文继续以Avazu-CTR赛题为场景，采用GBDT（梯度提高树）与LR（逻辑回归）相结合的方法来完成CTR预估任务；html 本文的源码托管于个人Github：PnYuan - Kaggle_CTR，欢迎查看交流。git 1.GBDT-LR方案 集成模型如GBDT、XGBoost等，可被用于原始特征的转换与组合，从而自动构建出新的特征用于改进数据挖掘任务。这里，咱们采用业界经常使用的GBDT-L
相关文章
- 1. Kaggle滑水 - CTR预估（LR）
- 2. Kaggle滑水 - CTR预估（FM_FFM）
- 3. Kaggle ： Display Advertising Challenge( ctr 预估 )
- 4. CTR预估
- 5. 深度CTR预估
- 6. CTR预估模型DSSM
- 7. 计算广告CTR预估
- 8. FM用于CTR预估
- 9. [CTR预估] DSIN模型
- 10. CTR预估算法小结
- 更多相关文章...
- • ionic 滑动框 - ionic 教程
- • jQuery Mobile 表单滑动条 - jQuery Mobile 教程
- • 算法总结-滑动窗口
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Kaggle滑水 - CTR预估（LR）
- 2. Kaggle滑水 - CTR预估（FM_FFM）
- 3. Kaggle ： Display Advertising Challenge( ctr 预估 )
- 4. CTR预估
- 5. 深度CTR预估
- 6. CTR预估模型DSSM
- 7. 计算广告CTR预估
- 8. FM用于CTR预估
- 9. [CTR预估] DSIN模型
- 10. CTR预估算法小结