LR在特征较多时可以进行怎样的优化?

面试被问到了这个问题,很懵逼,求帮助
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个人感觉应该如果是离线的话,l1正则可以有稀疏解,batch大点应该也有帮助,在线的解决思路有ftrl,rds,robots,还有阿里的mlr。当然还可以用gbdt,fm,ffm做一些特性选择和组合应该也有效果。欢迎讨论
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发布于 2017-08-20 14:04
特征离散化也可以
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发布于 2017-08-20 15:25
l1正则化选择特征,或者直接跑就行啊,用ftrl
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发布于 2017-08-20 13:44
降维
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发布于 2017-08-20 13:37
正则?
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发布于 2017-08-20 13:33

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看起来名字可以很长:笑死 我暑期实习阿里云的意向也被 qq 邮箱放在垃圾箱了
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10-28 10:48
已编辑
门头沟学院 Java
孩子我想要offer:发笔试后还没笔试把我挂了,然后邮箱一直让我测评没测,后面不知道干嘛又给我捞起来下轮笔试,做完测评笔试又挂了😅
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