Low level 主要指原始特征,通常不需要或者需要很少的人工处理和干预,例如文本中的词向量特征,图像特征中的像素点大小,用户 id,商品 id 等。High level 特征是经过比较复杂的处理,结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征,例如人工打分,模型打分等特征,可以用于较复杂的非线性模型。Low level 比较针对性,覆盖面小。...
Low level特征是较低级别的特征,主要是原始特征,不需要或者需要非常少的人工处理和干预,例如文本特征中的词向量特征,图像特征中的像素点,用户id,商品id等。Low level特征一般维度比较高,不能用过于复杂的模型。High level特征是经过较复杂的处理,结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征,例如人工打分,模型打分等特征...
Low level特征是较低级别的特征,主要是原始特征,不需要或者需要非常少的人工处理和干预,例如文本特征中的词向量特征,图像特征中的像素点,用户id,商品id等。Low level特征一般维度比较高,不能用过于复杂的模型。High level特征是经过较复杂的处理,结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征,例如人工打分,模型打分等特征...
Low level特征是较低级别的特征,主要是原始特征,不需要或者需要非常少的人工处理和干预,例如文本特征中的词向量特征,图像特征中的像素点,用户id,商品id等。Low level特征一般维度比较高,不能用过于复杂的模型。High level特征是经过较复杂的处理,结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征,例如人工打分,模型打分等特征...
1)特征体系要尽可能全面,High Level和Low Level都要有; 2)可以将High Level转换Low Level,以提升模型的拟合能力。 线性模型有:逻辑斯蒂回归,线性SVM等; 非线性模型有:决策树,随机森林,GBDT等。 例子: 逻辑斯蒂回归和决策树用哪个好? 只用高级或者低级特征 ...
Low level特征是较低级别的特征,主要是原始特征,不需要或者需要非常少的人工处理和干预,例如文本特征中的词向量特征,图像特征中的像素点,用户id,商品id等。Low level特征一般维度比较高,不能用过于复杂的模型。High level特征是经过较复杂的处理,结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征,例如人工打分,模型打分等特征...
在很多工作中,融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高(low-level information),包含更多位置、细节信息,但是由于经过的卷积更少,其语义性更低,噪声更多(说明:原始图像属于低层特征,可以看清具体的纹理信息,但是没有分类信息,干扰信息更多)。高层特征具有更强的语义信息(high-level inform...
Low level特征是较低级别的特征,主要是原始特征,不需要或者需要非常少的人工处理和干预,例如文本特征中的词向量特征,图像特征中的像素点,用户id,商品id等。Low level特征一般维度比较高,不能用过于复杂的模型。High level特征是经过较复杂的处理,结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征,例如人工打分,模型打分等特征...
high level的特征往往是人工干预,人工计算得到的特征,如人给商品贴的标签,打的分数等等。 low level的特征覆盖面比较小。长尾样本的预测值受high level特征影响大。 热门样本的预测只受low level的影响比较大。 对于非线性模型 1.使用high level的特征比较好。但是这种特征的维度不适合特别高,因为求得high level 的...
特征工程 需要专家来设计人工特征,这些特征通常是low-level的。 自动学习特征,这些特征通常不仅包括low-level,还包括high-level。 决策边界 决策边界有限,对复杂的数据结构,需要做更多的专家设计才能进行决策 high-level的特征能够提供更好的决策边界,并且端到端的方式隐藏了专家设计环节 解决问题的方法 通常通过拆解,而...