7.6什什么是wide&deep模型？

?? Exploring Wide & Deep Models ?? Wide（寬）部分是傳統(tǒng)的LR模型（邏輯回歸模型）。LR模型簡單、快速，而且具有可解釋性，它能夠很好地擬合數(shù)據(jù)。但是，LR模型是線性模型，表達(dá)能力有限，泛化能力較弱，需要精心設(shè)計特征工程，尤其是需要創(chuàng)建交叉特征，才能達(dá)到良好的效果。?? Deep（深）部分是DNN模型（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）。DNN模型無需過于精細(xì)的特征工程，就可以取得出色的效果。它已經(jīng)在許多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，DNN可以自動學(xué)習(xí)特征之間的相互關(guān)系，尤其是高階特征交互，具有強(qiáng)大的泛化能力。此外，通過引入嵌入層，DNN還能有效解決稀疏數(shù)據(jù)特征的問題，防止特征爆炸。???? Wide & Deep模型的核心思想是將LR和DNN結(jié)合起來，綜合它們的輸出結(jié)果。這種組合有助于兼顧LR模型的線性特性和DNN模型的非線性特性，從而提高了模型的表現(xiàn)。這就像是將傳統(tǒng)的策略（寬泛）和深度學(xué)習(xí)（深度）結(jié)合，以獲得更好的效果。???? 想象一下，這就好像你在編程中使用了經(jīng)典的算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過它們的結(jié)合，你可以解決多種問題，無論是線性還是非線性的。這就是Wide & Deep模型的魅力所在！????