除深度学习外，有哪些非线性的特征工程方法
直接和深度学习类比的话就是kernel method。再就是一些domain specified变换方法了
■网友
任何一种非线性模型，都可以把中间结果当做非线性的特征提取。
■网友
赞同张馨宇的回答。具体来说，比如CTR领域：比较常用的招式有特征组合、特征离散化(使用GBDT实现特征离化)。集成学习系列用的比较多。另外：比较通用的比如核函数和基于矩阵分解的（SVD、word2vec、LSA）等都可以看成是一个维度空间到新的维度空间的映射，不同的是通常核函数是低维到高维、而基于矩阵分解的是高维到低维。
■网友
【除深度学习外，有哪些非线性的特征工程方法】 位运算加迭代
推荐阅读
- 四川乐山市犍为县发生4.2级地震震源深度13千米
- 四川自贡市荣县发生3.2级地震震源深度10千米
- 四川德阳市绵竹市发生3.4级地震震源深度8千米
- 医院|感染艾滋病毒初期有哪些征兆？可以自行检查吗？共用马桶会传染吗
- 玩游戏花钱最多的有哪些游戏，哪些人
- 旅行|需要准备哪些物品？全面冬季出游清单，建议收藏带宝宝出门旅行
- 红米手机通过QQ空间的成功营销，给涉足社会化营销的企业有哪些启示
- 互联网在线音乐行业有哪些可能的盈利模式
- 直播会成为品牌传播的另一个途径么有哪些可行的方法感觉有戏又没头绪好捉急。
- 侧重业务逻辑的产品需求规格说明书，需要有哪些要点