①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是一种
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2024-08-28 16:03:26
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一、阅读内容第四部分第十一章 GNU Emacs滋长的特性是其优势第十二章 当集市开始构建教堂二、笔记总结（1）Emacs的架构Emacs架构采用的是在交互式应用程序中应用广泛的模型-视图-控制器模式。在这个模式中，模型是程序所操作数据的底层描述，视图则是向用户展示数据的方法，而控制器则负责实现用户与视图的交互，并对模型进行相应的更新。值得注意的是Emacs拥有显著的可滋长的特性。当一个程序拥有越
目录一、第一阶段1.1、MP模型1.2、感知机二、第二阶段2.1、多层感知机(DNN)2.2、BP神经网络2.3、卷积神经网络（CNN）2.4、循环神经网络（RNN）2.5、长短时记忆网络（LSTM）三、第三阶段3.1、Hopfield网络3.2、玻尔兹曼机3.3、受限玻尔兹曼机 深度学习是基于神经网络发展起来的技术，而神经网络的发展具有历史悠久的历史，而且发展历程也是一波三折总结起来可
特征工程（Feature Engineering）经常被说为机器学习中的black art，这里面包含了很多不可言说的方面。怎么处理好特征，最重要的当然还是对要解决问题的了解。但是，它其实也有很多科学的地方。这篇文章我之所以命名为特征处理（Feature Processing），是因为这里面要介绍的东西只是特征工程中的一小部分。这部分比较基础，比较容易说，所以由此开始。单个原始特征（或称为变量）通
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2024-07-15 13:24:07
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原文来自google developer的机器学习入门课程。主要觉得有几个点，很能说明embedding的本质，以及为什么要用embedding来做矢量化。以下我对原文做了我需要的信息的摘录，需要阅读原文的请自行去google developer上查看。1、分类数据矢量化分类数据是指表示来自有限选择集的一个或多个离散项的输入特征。分类数据最直接的是通过稀疏张量(sparse tensors)表示，
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2024-03-05 13:53:40
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1. 逻辑回归逻辑回归是一种经典的二元分类模型，适用于数据线性可分的场景。它的核心思想是将样本通过一个线性函数映射到一个实数范围内，并通过一个sigmoid函数将其映射到0-1之间，从而得到样本属于类别1的概率。逻辑回归模型参数可以使用梯度下降等方法进行优化。优点: 参数估计快速简便，例行应用。预测结果可解释性较高。缺点: 只适用于线性可分情况。对于非线性可分问题，过拟合问题比较严重。2. 决策树
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2024-02-26 07:00:21
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这篇教程来讲解自然语言处理中的词嵌入，也就是word embedding，并介绍GLoVe预训练参数的加载。简单来说，word embedding是将单词转换为向量，从而进一步参与神经网络的计算。在tensorflow 2.0中，tensorflow.keras.layers.Embedding实现了这一功能。其中embedding层计算了一个行向量乘矩阵的矩阵乘法，其中行向量是one hot形式
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2024-09-23 06:10:04
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数学建模基础知识1 数学建模1.1 意义1.2 数学建模方法分类1.3 数学建模十大方法1.4 数学建模步骤2 常见建模方法2.1 预测与预报2.2 评价与决策2.3 分类与判别2.4 关联与因果2.5 优化与控制3 写作与数据3.1 写作3.2 数据 1 数学建模1.1 意义常见比赛：美赛、国赛（高教社杯）、亚太、深圳杯等 意义：简历上的更新，个人技能的实际提升。1.2 数学建模方法分类1、按
传统机器学习的输入数据中一般含有分类特征，对这些特征或字段的处理是特征工程的重要内容之一。分类（Categorical）特征也被称为离散特征，而机器学习模型通常只能处理数值数据，所以需要将分类数据转换成数值数据。有序（Ordinal）类型有序类型的分类特征存在自然的顺序结构，所以可以对该类型数据
原创
2022-02-23 11:15:47
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其中count encoder，one-hot encoder，label encoder主要针对低基数无序特征，比如性别。可以采用target encoder或者mean encoder的方法来针对高基数无序特征，比如地区，邮编等一、Label EncodingLabelEncoder() 将转换成连续的数值型变量。即是对不连续的数字或者文本进行编号，我们知道
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2024-02-18 15:09:42
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sklearn特征选择和分类模型 数据格式： 这里。原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式，即每行是label index1:value1 index2:value2这样的稀疏矩阵的格式。 sklearn中自带了非常多种特征选择的算法。我们选用特征选择算法的根据是数据集和训练模型。 以下展示
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2017-07-23 15:29:00
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我们要在网页中正常显示flash内容，那么页面中必须要有指定flash路径的标签。也就是OBJECT和EMBED标签。OBJECT标签是用于windows平台的IE浏览器的，而EMBED是用于windows和Macintosh平台下的Netscape Navigator浏览器以及Macintosh平台下的IE浏览器。windows平台的IE利用Activex控件来播放flash而其它的浏览器则使用
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2024-09-29 06:44:32
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概述从表格或图像数据中提取特征的方法已经众所周知了，但是图(数据结构的图)数据呢?学习如何使用DeepWalk从图中提取特征我们还将用Python实现DeepWalk来查找相似的Wikipedia页面介绍 我被谷歌搜索的工作方式迷住了。
每次我搜索一个主题都会有很多小问题出现。
以“人们也在搜索?”为例。
当我搜索一个特定的人或一本书，从谷歌我总是得到与搜索内容类似的建议。
特征选取是机器学习领域非常重要的一个方向。主要有两个功能：（1）减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合（2）增强度特征和特征值之间的理解几种常用的特征选取方法一、去掉取值变化小的特征 考察某个特征下，样本的方差值，可以人为给定一个阈值，抛开那些小于这个阈值的特征。二、单变量特征选择 单变量特征选
案例完整代码、数据见Github 1. 案例背景用户价值细分是了解用户价值度的重要途径，常用的细分模型包括：基于属性的方法、ABC分类法、聚类法等。1. 基于属性的方法常用的细分属性包括：地域、产品类别、用户类别（大客户、普通客户、VIP客户等）、性别、消费等级等。这种细分方法可根据数据库中数据直接得到。2. ABC分类法ABC法则是二八法则衍生出的一种法则。不同的是，二八法则强调是抓住
引言深度学习已经成为了计算机视觉、自然语言处理等领域的重要工具。但对于初学者来说，深度学习可能会显得复杂和晦涩。本系列文章将从零开始，用通俗易懂的语言，详细解释深度学习的基本概念和实际应用。在本文中，我们将着重介绍如何构建一个简单的图像分类器，以便初学者能够了解深度学习的基本原理和步骤。深度学习的基本概念在开始构建图像分类器之前，让我们先了解一些深度学习的基本概念。深度学习是一种机器学习方法，它模
推荐系统中最重要的两部分是特征和模型，早期模型上没有很大突破的时候，人工特征工程是推荐系统发展的主要方向。在这里我总结一下做特征工程的思路和不同特征的处理方式。1. 创造特征的思路业务背景特征在推荐系统中猜测用户是否点击内容，可以仔细分析用户从打开手机到看到推荐内容的整个过程中的任何因素，比如这个过程大致分为用户打开手机、用户看到推荐内容、用户是否点击三个过程，针对用户打开手机这个动作，可以产生的
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2024-07-12 07:22:43
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# PyTorch Embedding 特征处理入门
在深度学习中，特征处理是数据预处理过程的重要组成部分。其中，嵌入（Embedding）技术用于将离散特征转换为连续的向量表示，广泛应用于自然语言处理、推荐系统等领域。在PyTorch中，用户可以方便地实现这一功能。本文将介绍PyTorch中的嵌入特征处理，并通过实例演示如何使用嵌入层。
## 什么是嵌入（Embedding）
嵌入是一种将
原创
2024-09-22 07:01:45
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前言关于LightGBM，网上已经介绍的很多了，笔者也零零散散的看了一些，有些写的真的很好，但是最终总觉的还是不够清晰，一些细节还是懵懵懂懂，大多数只是将原论文翻译了一下，可是某些技术具体是怎么做的呢？即落实到代码是怎么做的呢？网上资料基本没有，所以总有一种似懂非懂的感觉，貌似懂了LightGBM，但是又很陌生，很不踏实，所以本篇的最大区别或者优势是：源码分析，看看其到底怎么实现的，同时会将源码中
代码地址：GitHub - xxcheng0708/AudioEmbeddingExtraction: Extract audio embedding feature by metric learning 在前面的内容中，我们已经借助于pytorch-metric-learning代码库，使用
