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实体嵌入(向量化):用深度学习处理结构化数据

嵌入源自于 NLP ( word2vec )中的单词学习,上图来自 Aylien 本博文将涉及机器学习中两个重复出现的问题:第一个问题是深度学习在图像和文本中都有较好的表现,我们又如何将其用于表格数据?其次,在构建机器学习模型时,你必须始终问自己一个问题:将如何处理数据集中的分类变量?令人惊讶的是,我们可以用相同的答案回答这两个问题:实体嵌入。 现在,深度学习在许多方面都优于其他机器学习方法:图像识别,音频分类和自然语言处理只是众多应用中的一部分。这些研究领域都使用所谓的“非结构化数据”,即没有预定义结构的数据。一般来说,这些数据也可以按照一定的顺序(像素,用户行为,文本)排列。深度学习已成为处理非结构化数据的标准。现在的问题是深度学习是否也可以在结构化数据上有较好的表现。结构化数据是以表格格式组织的数据,其中列表示不同的特征,而行表示不同的数

入门机器学习的方法和途径(楼主和你一起踩坑!)

作者表示当时在电信实习的时候,一个做了三年的项目年底上线了。当然我去的时候,其实就做好了!我认识了一位贵人,就是老大!!所以项目做完来年,他就撤了!走之前他叫我定了一个十年的职业规划,因为想做数据分析,所以选择了数据挖掘或者说是机器学习!所以在临近转正的时候辞去了工作,然后去找工作,发现机器学习门槛很高!数学基础,编程基础是要知道的,对于一个初学者而言!备受打击,所以找到了一家做数据仓库的公司,公司有挖掘的业务!!所以也只能这样慢慢学习转了!其实也就那几个模型!也就那几类数学(概率论,线性代数,微积分)!下面是我收集来的一些好的经验,一起学习!算是经验交流贴吧! 数学之美,如果完全对计算机因该是对机器学习没概念的,可以看一下!没有几个公式!完全可以读懂! 来源:CSDN博客,原文链接:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50759472 本文经作者授权转载。 一、引言 也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟,但是你举起iphone手机拍照的时候,早已习惯它帮你框出人脸;也自然而然点开今日头条推给你的新闻;也习惯逛淘宝点...

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