離散特徵
但是在平常的機器學習項目中，我們能夠使用的樣本數據中，往往即包含連續特徵（如用戶年齡、用戶資產等）也包含離散特徵（如用戶住址、產品分類 ..., 在工業界，很少直接將連續值作為邏輯迴歸模型的特徵輸入，而是將連續特徵離散化為一系列0、1特徵交給邏輯迴歸模型，這樣做的優勢有以下幾點：.
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 離散特徵 相關參考資料
離散化- 維基百科，自由的百科全書 - Wikipedia
跳到 離散連續特徵 - 主條目：離散連續特徵. 在統計學和機器學習中，離散化指將連續特徵或者變量，轉變成離散特徵或者變量的過程。 https://zh.wikipedia.org 機器學習特徵的連續化與離散化- 每日頭條
但是在平常的機器學習項目中，我們能夠使用的樣本數據中，往往即包含連續特徵（如用戶年齡、用戶資產等）也包含離散特徵（如用戶住址、產品分類 ... https://kknews.cc 連續特徵的離散化- 掃文資訊
在工業界，很少直接將連續值作為邏輯迴歸模型的特徵輸入，而是將連續特徵離散化為一系列0、1特徵交給邏輯迴歸模型，這樣做的優勢有以下幾點：. https://hk.saowen.com 特征离散和特征选择- u013385925的专栏- CSDN博客
0、 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 ... https://blog.csdn.net 连续特征的离散化的意义- Michael_Shentu - CSDN博客
0、 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 ... https://blog.csdn.net 处理特征向量和离散特征- u013385925的专栏- CSDN博客
在最新的腾讯的社交广告大赛中，数据如下，如何处理这种向量的特征. 比如intersets1,interests2.... LBS,950, age,4, carrier,1, consumptionAbility,2, ... https://blog.csdn.net 特征工程——连续特征与离散特征处理方法- Fan2g - CSDN博客
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基于卡方的离散方法：首先将数值特征的每个不同值看做一个区间对每对相邻区间计算卡方统计量，如果大于阈值就合并，递归进行直到找不到卡方 ... https://blog.csdn.net 连续特征如何离散化，为什么要离散化，常用于逻辑回归模型- Taylover ...
0、 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 ... https://blog.csdn.net 连续特征离散化达到更好的效果,特征选择的工程方法- 简书
http://www.zhihu.com/question/31989952 连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？ Q:CTR预估，发现CTR ... https://www.jianshu.com |