嵌入列如何将数字赋值给嵌入向量？
嵌入列（Embedding Column）是在机器学习中常用的一种特征处理方式，用于将离散的类别特征转化为连续的向量表示。在将数字赋值给嵌入向量时，可以通过以下步骤进行：
- 定义嵌入向量的维度：首先需要确定嵌入向量的维度大小，通常根据数据集的特征数量和稀疏程度来确定。较大的维度可以提供更多的表达能力，但也会增加计算复杂度。
- 创建嵌入矩阵：根据嵌入向量的维度，创建一个大小为（特征数量，嵌入向量维度）的嵌入矩阵。每个特征对应矩阵的一行，每个特征值对应矩阵行的索引。
- 将数字映射为嵌入向量：对于每个特征值，可以通过查找嵌入矩阵中对应行的方式将其映射为嵌入向量。例如，特征值为3的特征可以通过查找嵌入矩阵的第3行来获取对应的嵌入向量。
- 使用嵌入向量进行模型训练：将嵌入向量作为模型的输入特征，可以在机器学习模型中使用这些向量进行训练。嵌入向量的连续表示可以更好地捕捉特征之间的关系，提高模型的表现。
嵌入列的优势在于可以处理离散的类别特征，将其转化为连续的向量表示，从而更好地应用于机器学习模型中。它可以帮助模型学习到特征之间的关系，提高模型的准确性和泛化能力。
嵌入列的应用场景包括自然语言处理（NLP）、推荐系统、图像处理等领域。在NLP中，可以将单词、词性等离散特征转化为嵌入向量，用于文本分类、情感分析等任务。在推荐系统中，可以将用户、商品等离散特征转化为嵌入向量，用于推荐算法。在图像处理中，可以将图像标签、特征等离散特征转化为嵌入向量，用于图像分类、目标检测等任务。
腾讯云提供了一系列与嵌入列相关的产品和服务，例如：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能，可以方便地使用嵌入列进行特征处理和模型训练。
- 腾讯云自然语言处理（https://cloud.tencent.com/product/nlp）：提供了多种自然语言处理相关的功能和服务，可以帮助用户处理文本数据，包括将文本转化为嵌入向量的功能。
- 腾讯云推荐系统（https://cloud.tencent.com/product/rec）：提供了推荐系统相关的功能和服务，可以帮助用户构建个性化推荐算法，包括将用户和商品等特征转化为嵌入向量的功能。
通过使用腾讯云的相关产品和服务，开发者可以更便捷地实现嵌入列的应用，提高模型的效果和性能。
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2回答
在机器学习中，PCA被用来降低训练数据的维数。然而，从上面的图片来看，我不能理解减少在哪里？
输入数据x_i有D个维度：
输出数据x仍然有D个维度：
浏览 0提问于2017-08-19得票数 0
5回答
我刚在一篇关于深度学习的论文中遇到了一个叫做“嵌入”的术语。语境是“多模嵌入”。
我猜:嵌入某物就是提取某物的某些特征，形成一个向量。
我无法理解这个术语的明确含义，这使我无法完全理解作者的想法和模型机制
我查字典和在线搜索，但解释更多的是基于现实生活的意义，而不是作为机器学习术语的意义。
这就提出了一个更普遍、更经常遇到的问题，当你发现一些机器学习术语/词你不太懂的时候，你能从哪里得到解决方案，一些到谷歌的具体方法？加入机器学习小组？在堆栈交换中提出一个问题？
浏览 0提问于2019-06-18得票数 20
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1回答
我几乎刚接触到NLP的研究，正在为NLP中使用的NLP和机器学习技术而苦苦挣扎。 我现在处理的问题是，是否有一些方法可以将预先训练的单词嵌入(比如GloVe嵌入)的维数从固定的100增加到512？ 我问这个问题的原因是，我使用这些嵌入来训练预定义维度为100的RNN网络。现在，我已经切换到自我注意机制(Transformers)，其中模型对训练参数高度敏感。所以，我想知道我是否可以以某种方式(例如，使用感知器或MLP)将100d嵌入转换到512d的新空间。 我在这里提问之前用谷歌搜索了一下，但最终还是找不到可靠的来源。
浏览 22提问于2019-04-06得票数 1
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1回答
我有一个通用矩阵A，它是对称的，正定的，并且是稀疏填充的(它也很大，比如由几十到几十万行组成)。我想让一个神经网络学习如何找到一个矩阵B，它类似于A的逆(即，乘以A将使光谱半径的最小扩展)尽可能准确和快速。
我想知道是否有一些人工智能分支专注于这类问题，或者如果没有，我如何处理它。
我知道用来做这件事的经典算法，但我只想看看机器学习在这个问题上提供的可能性。
浏览 0提问于2016-10-19得票数 11
Scikit-learn为机器学习提供了相当友好的python模块。
我正在尝试训练一个用于自然语言处理(NLP)的SVM标记器，其中我的标签和输入数据是单词和注释。例如，词性标记，而不是使用双精度/整数数据作为输入元组[[1,2], [2,0]]，我的元组将看起来像这样的[['word','NOUN'], ['young', 'adjective']]
谁能举个例子说明如何使用字符串元组的支持向量机？此处给出的教程/文档适用于整数/双精度输入。
浏览 0提问于2012-10-18得票数 6
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7回答
什么是词嵌入中的维度？
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我想了解在单词嵌入中“维度”是什么意思。
当我在NLP任务中以矩阵的形式嵌入一个单词时，维度扮演了什么角色？有没有可视化的例子可以帮助我理解这个概念？
浏览 2提问于2017-07-30得票数 13
我正在学习。
我注意到他们使用了可以接受非数字y_train值的PassiveAggressiveClassifier。我知道在自然语言处理(NLP)中，我们需要将字符串训练文本转换为数字数组作为训练输入，以便神经网络模型可以接受，但为什么训练目标不需要转换为数字？还有哪些模型可以作为非数值型的训练目标？
#Initialize a PassiveAggressiveClassifier
pac=PassiveAggressiveClassifier(max_iter=50)
pac.fit(tfidf_train,y_train)
浏览 2提问于2019-10-09得票数 0
4回答
一个大范畴值的热编码替代方案
、、、、
我有一个大的分类值超过1600类的数据框架。我有没有办法找到替代方案，这样我就不会有超过1600列？
我发现这个有趣的链接。
但他们正在转换为类/对象，我不想要。我希望我的最后输出作为一个数据框架，这样我就可以用不同的机器学习模型进行测试了？或者，我是否可以使用生成的矩阵来训练除Logistic回归或XGBoost以外的其他机器学习模型？
不管怎样，我可以实现它吗？
浏览 0提问于2017-11-14得票数 18
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2回答
降低深度学习模型的输入维数
、、、、
我正在学习一门关于深入学习的课程，我有一个用角蛋白做的模型。对分类数据进行数据预处理和编码后，得到一个形状(12500,)数组作为模型的输入。这种输入使得模型训练过程更慢、更慢。是否有将输入的维数降到最小的方法？
输入是分类地理坐标，天气信息，时间，距离，我试图预测两个地理坐标之间的旅行时间。
原始数据集有8个特征，其中5个是分类的。我使用一个热编码来对上述分类数据进行编码。地理坐标有6000类，天气15类时间有96类。同样，在对一个热编码进行编码之后，我得到了一个形状(12500,)数组作为模型的输入。
浏览 0提问于2018-04-15得票数 3
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我有类似于下面的文本，我想找出这些文本和意图之间的语义相似性。
( 1)辞职的不同步骤是甚麽？( 1)辞职的程序？( 1)辞职须遵循甚麽程序？( 1)任何公司都有甚麽常见的辞职方案？( 2)辞职后须与谁联络？( 3)我今天确实辞职了。4)如果你再不听话，我就辞职！4)你的粗鲁行为迫使我辞职。5)不同的公司有不同的辞职政策！
为了解决上面的问题，我发现“Quoras模型来处理重复的问题”很有趣。所以我想让我们试一试，但是要做一些小的改变。改变是做二进制分类，让我们做多类分类。因此，我试图对"Quora数据集“进行多类分类。我的意图是用LSTM，CNN模型将每个问题和它们的重复问题分类为一
浏览 0提问于2017-07-18得票数 4
我从我的Java代码中使用斯坦福NLP文本分类器(ColumnDataClassifier)。我有两个主要问题。
1)如何打印更详细的评估信息，如混淆矩阵。
2)我的代码已经进行了预处理，并为术语提取数字特征(向量)，例如二进制特性或TF值。如何利用这些特征来训练和测试分类器。
浏览 3提问于2016-11-02得票数 1
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我在一个63*2308矩阵上执行PCA，得到了一个分数和一个系数矩阵。得分矩阵为63*2308，系数矩阵为2308*2308。
如何提取最重要的前100个特征的列名，以便对它们执行回归？
浏览 1提问于2013-04-08得票数 3
3回答
生产正常化
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我目前正在为我的时间序列应用程序编写一个机器学习管道。在每个月的月底，我收集到数据，规范它(0，1)，仅用新的观察重新训练ML模型，并预测未来的值。
问题
每次我得到一个新的观察时，是否应该读取整个数据集，对整个数据集进行规范化，创建ML模型，然后进行预测？
我是怎么被困住的
假设我有一个特性，在t-1，所有的值都有min/max = 0,000
在t，一个新的观测值为1001
考虑到ML模型已被训练成不同的min/max，我应该如何规范新的值？
谢谢
浏览 0提问于2019-12-13得票数 2
3回答
Scipy和Numpy返回归一化特征向量。我试图将向量用于物理应用程序，而我需要它们不被规范化。
例如，a = np.matrix('-3, 2; -1, 0') W,V = spl.eig(a)
返回[-2,-1]的特征值(W)和模态矩阵(V) (特征值作为列) [[ 0.89442719 0.70710678][ 0.4472136 0.70710678]]
我需要原始模态矩阵[[2 1][1 1]]
浏览 3提问于2015-06-19得票数 2
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1回答
我试图用scikit-learn编写一种机器学习算法，该算法分析文本并根据训练数据对其进行分类。
使用文本数据的示例直接取自scikit-learn文档，该示例使用一个CountVectorizer为每个单词出现多少次生成一个稀疏数组。
>>> from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
>>> count_vect = CountVectorizer()
>>> X_train_counts = count_vect.fit_transform(twenty_tr
浏览 1提问于2016-07-30得票数 5
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1回答
我正在尝试使用PCA将输入图像的大小从4096x4096减小到4096x163，同时保持其重要属性。然而，我的方法有问题，因为我得到了不正确的结果。我相信这是在构造我的矩阵U时，我的结果与正确的结果如下所示。起始码： # Reshape data to 4096 x 163
X_reshape = np.transpose(X_all, (1,2,3,0)).reshape(-1, X_all.shape[0])
X = X_reshape[:, :163]
mean_array = np.mean(X, axis = 1)
X_tilde = np.reshape(mean_array,
浏览 28提问于2019-12-13得票数 2
1回答
我有一个遵循Zipf定律的数据集，使得大多数值集中在一端，其余的项包含很小的百分比。在dataset上进行培训会带来一种偏见，因此我正在考虑对数据进行重构，使其落入桶中。因此，我的模型将是一个多类分类模型，而不是一个回归模型(我正在训练一个NN)。
我的问题是，我是否应该把水桶画成均匀的，还是正常的。均匀分布将确保NN有相同数量的每个桶的例子，然而，一些人说正态分布更适合机器学习。我应该用哪一种？
谢谢
浏览 0提问于2020-12-05得票数 2
1回答
假设我有一个由评论列组成的数据集，每个评论恰好有100个单词，那么训练我的模型可能很容易，因为我可以简单地对每个评论的100个单词中的每个单词进行标记化，然后将其转换为数字数组，然后使用input_shape=(1,100)将其提供给序列模型。但在现实世界中，评论的大小从来都不一样。如果我使用像CountVectorizer这样的函数，那么句子的结构是不保留的，一个热编码可能不够有效。
那么，怎样才能正确地预处理这个特定的数据集，以便将其输入到可训练的NN中呢
浏览 1提问于2020-05-07得票数 1
3回答
我正在为一个课程做一个项目，在这个项目中，我试图创建一个学习音乐并创建自己音乐的算法。
我在如何设置数据以便输入到LSTM方面有困难。
单个训练示例包括一个和弦，它是基于MIDI格式按下的键的二进制值的向量(索引0-127)，一个值表示音符的持续时间、节拍强度、时间符号的分子和时间签名的分母，以及以单位数表示的键签名。
所以有一个例子可能看起来
\left[ \begin{array}{c} {0} \\ {1} \\{0} \\{1} \\{\vdots} \\ {1} \\ {0} \\ {4} \\ {3} \\ {4} \\ {4} \\ {-2} \end{array} \ri
浏览 0提问于2018-11-28得票数 3
1回答
我在机器学习方面还是新手，我一直在努力扩大我对机器学习的认识。对于我的第一个项目，我想分类一个推特是自杀还是没有使用梯度提升算法。
我知道ml模型不能处理纯文本，这就是为什么我们必须将它们表示为数字。这些数值将是机器学习模型的输入特性(如果我错了，请纠正我)。
但我不明白的是，这些数字/向量是如何被模型处理来训练和预测的。
希望有人能解释纯文本是如何转换成文字的，以及当它们作为机器学习模型的输入时，内部发生了什么。
浏览 0提问于2022-09-06得票数 1
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