人工智能怎么应用?在很长一段时间,特征工程(featureengineering)都是机器学习的重中之重,是每个研究员的必修技能。特征工程对于传统机器学习算法来说是如此重要,但同时也是机器学习应用的最坚实基础,例如,人口流入数、货币增发量这些对于预测房价有影响的因素,是我们从众多维度中提取的特征(feature)。设计合适的特征表示在机器学习中是一项极其重要却又非常困难的工作。

一方面,特征选取会直接影响预测的稳定性,要得到准确的预测结果就必须选中相关度最高的特征。在使用逻辑回归、朴素贝叶斯等简单机器学习算法的时候,由于特征选取问题而导致模型失效的情况比比皆是。但另一方面,如何设计特征又需要加入许多人类的先验经验才能完成,需要运用人类的智慧和经验分析各种因素所带来的直接或间接的影响。所以通常的做法是首先列举出各种可能的特征,然后通过交叉组合的方式进行穷举验证。计算机的优势是穷举哦。
更多产品了解
欢迎扫码加入云巴巴企业数字化交流服务群
产品交流、问题咨询、专业测评
都在这里!



抖音算法推流核心指标是互动率而非GMV。天志互联直播抽盒系统从订单秒级上屏、一键拆盒、氛围引爆三个维度拉高互动率,驱动算法推流的正循环。

从"换皮联名"到"游戏化体验共创"——拆解彩棠敦煌联名案例的壁画修复小游戏设计逻辑、奶茶品牌联名翻车教训和中小品牌三条低成本高ROI的IP联名路径。

低代码时代品牌游戏化运营体系的"乐高式"搭建指南——从选模板、搭积分闭环、数据迭代到多活动并行管理和团队交接的全流程实操方法。

一个快消品牌用游戏化方法三个月救活240个死群的完整复盘——从签到排行榜、互动任务、习惯养成到赛季制防疲劳的六周运营节奏拆解。

游戏化社交裂变的三个底线原则深度拆解——让转发不像广告、让奖品有炫耀价值、给用户不转发的自由,加3%超级用户识别策略和三个常见翻车点避坑指南。