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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摘要“数据与特征决定了一个模型的上限，而模型算法的目的则为逼近这个上限” 对于特征一般的处理流程是|：特征提取->特征清洗–>特征处理–>特征监控特征工程的一些处理方法：数值特征处理：方法一：无量纲处理：无量纲化使得不同规格的数据转换成为到同一规格。常见的无量纲化处理包括标准化与区间缩放法；一般而言，标准化的前提是特征服从正态分布，经过标准化后，将其转换为标准正态分布。区间缩放法
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2024-06-28 17:56:09
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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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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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# PyTorch中的Embedding处理类别特征
在深度学习中，处理类别特征是非常常见的任务。类别特征指的是一些离散的变量，例如性别、国家等。在传统机器学习中，我们通常使用独热编码（One-hot Encoding）来处理类别特征。然而，在深度学习中，我们可以使用嵌入（Embedding）来处理类别特征。PyTorch提供了一个Embedding类，用于将类别特征转换为连续的向量表示。
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原创
2023-09-11 09:39:29
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做nlp很多时候要用到嵌入层，pytorch中自带了这个层什么是embedding层我用最通俗的语言给你讲 在nlp里，embedding层就是把单词表[‘你’，‘好’，‘吗’] 编码成‘你’ --------------[0.2,0.1]
‘好’ --------------[0.3,0.2]
‘吗’ --------------[0.6,0.5]的向量的办法为什么要embedding这是写
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2023-06-06 00:18:53
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一、整体框架 如果想要保证整个推荐系统的精确度，需要依赖大量的基础样本数据，在离线条件下，将大量样本数据“喂”给推荐模型，推荐模型将会拟合出一套普适性的算法公式，将用户数据输入到算法公式中，在模型的输出层得到一个结果。 推荐系统的大致结构如上图所示，整体流程如下：
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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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
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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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
类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型。Sklearn中提供了几个转换器来处理文本属性，下面将总结LabelEncode(序号编码)、OneHotEncoder(独热编码)和LabelBinarizer(二进制编码)转换器用法1. 类图结构 2. LabelEncod
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2024-04-03 20:18:47
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作者：Inbar Naor编译：ronghuaiyang 前戏 词向量除了用在NLP中，还可以用在类别特征的嵌入表达上，是不是很神奇，一起来看看吧！回到2012年，当神经网络重新流行起来时，人们对不用担心特征工程就可以训练模型的可能性感到兴奋。事实上，最早的突破大多出现在计算机视觉领域，在这一领域，原始像素被用作网络的输入。很快我们发现，如果你想使用文本数据，点击流数据，或者几乎所有带有分类特
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2024-05-21 21:07:35
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3.2 Embedded嵌入法嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树的集成模型中的feature_importances_属性，可以列出各个特征对树的建立的贡献，我们就可以基于
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2024-04-25 14:54:25
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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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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
1. 特征工程之特征预处理2. 特征工程之特征选择1. 前言“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有时甚至在简单的模型上也能取得不错的效果。特征工程在机器学习中占有非常重要的作用，主要
Word2Vec算法原理：skip-gram: 用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文cbow: 拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身Skip-gram 和 CBOW 的简单情形：当上下文只有一个词时，语言模型就简化为：用当前词 x 预测它的下一个词 y V是词库中词的数量，$x$ 是one-hot encoder 形式的输入，$y$ 是在这 V 个词上输出的概率。
