[帮助文档] 在推荐系统中应用FeatureStore管理特征_人工智能平台 PAI(PAI)

本文以FeatureStore的特征表为例,为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程,帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。

机器学习PAI 变分dropout计算特征重要性 这个只能用在rank模型里面吗?还是?

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高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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通过推荐算法定制生成的特征工程,对原始数据集(包括用户表、物料表和行为表等)进行处理,并生成新的特征表,以供后续的召回和排序使用。前提条件已开通PAI(Designer),并创建默认工作空间。具体操作,请参见开通PAI并创建默认工作空间。开通PAI并创建默认工作空间已为工作空间绑定MaxComput...

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机器学习PAI中请教个问题:feature selection生成的特征重要性中mean_drop_p的含义是?这个值越大特征越重要吗?

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[帮助文档] 使用pai designer分箱组件离散化连续特征

特征离散是将连续的数据进行分段,使其变为多个离散化区间。针对该场景,PAI推出了分箱组件和数据转换模块组件。首先使用分箱组件将连续特征离散化,再使用数据转换模块将原始数据从连续值转换为离散值。本文为您介绍如何使用Designer组件进行连续特征离散化。

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