机器学习基础--各种学习方式（5）--自动特征工程

自动特征工程 　　自动工程的三个方向，隐式特征组合（如NN，FM），半显式特征组合（如GBDT）与显式特征组合（显式特征叉乘）。 隐式特征组合 　　主要特点是对连续值特征非常友好，最成功的应用场景是语音和图像但是深度神经网络并不是万能的，在深度学习中，高维离散特征的变量处理非常复杂，同时缺乏可解释性，过于黑盒化也是神经网络大家关注的焦点。这样会导致深度学习出来的特征组合相对难用到其他算法之上，也很

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