請(qǐng)問，用feature crosses進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的時(shí)候，為什么要把叉乘結(jié)果補(bǔ)到預(yù)測(cè)模型的后面，而不是直接代替叉乘中的參數(shù)？
比如，有如圖數(shù)據(jù)集。橫坐標(biāo) x1 表示 特征1 ，縱坐標(biāo)x2 表示 特征2。橘色點(diǎn)代表垃圾郵件，藍(lán)色點(diǎn)代表正常郵件
顯然我們無法構(gòu)建一個(gè)垃圾郵件預(yù)測(cè)模型形如：$$ y=b+w_1·x_1+w_2·x_2 $$
解決辦法是使用特征叉乘，即x3 = x1 * x2。從而構(gòu)建新的預(yù)測(cè)模型：
$$ y=b+w_1·x_1+w_2·x_2+w_3·x_3 $$
我的問題是，為什么x3是補(bǔ)加到公式后面，而不是直接代替x1和x2，即為什么新模型不是如下形式？？？
$$ y=b+w_3·x_3 $$
問題來源于我看google的ML課程視頻：Google Machine Learning Course
我數(shù)學(xué)不好，有木有大神解釋一下。謝了
想明白了，我們?cè)诮A(yù)測(cè)模型的時(shí)候，其實(shí)應(yīng)該全盤考慮各種feature（特征）以及feature crosses（特征組合/特征叉積），并給予系數(shù)wi。至于wi是否會(huì)被學(xué)習(xí)為0，要看后面的數(shù)據(jù)處理，不應(yīng)當(dāng)再建模的時(shí)候想當(dāng)然的就不考慮進(jìn)來（即想當(dāng)然wi=0）。這也是為什么，機(jī)器學(xué)習(xí)引入L1正則、L2正則來使一些系數(shù)降為0，來消除模型的復(fù)雜度，以避免overfitting。
北大青鳥APTECH成立于1999年。依托北京大學(xué)優(yōu)質(zhì)雄厚的教育資源和背景，秉承“教育改變生活”的發(fā)展理念，致力于培養(yǎng)中國(guó)IT技能型緊缺人才，是大數(shù)據(jù)專業(yè)的國(guó)家
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曾工作于聯(lián)想擔(dān)任系統(tǒng)開發(fā)工程師，曾在博彥科技股份有限公司擔(dān)任項(xiàng)目經(jīng)理從事移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)管理及研發(fā)工作，曾創(chuàng)辦藍(lán)懿科技有限責(zé)任公司從事總經(jīng)理職務(wù)負(fù)責(zé)iOS教學(xué)及管理工作。
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精通HTML5和CSS3；Javascript及主流js庫(kù)，具有快速界面開發(fā)的能力，對(duì)瀏覽器兼容性、前端性能優(yōu)化等有深入理解。精通網(wǎng)頁制作和網(wǎng)頁游戲開發(fā)。
具有10 年的Java 企業(yè)應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。曾經(jīng)歷任德國(guó)Software AG 技術(shù)顧問，美國(guó)Dachieve 系統(tǒng)架構(gòu)師，美國(guó)AngelEngineers Inc. 系統(tǒng)架構(gòu)師。
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