embedding和pca

最新推荐文章于 2023-10-09 10:25:13 发布
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embedding降低维度后仍然保留重要信息
PCA单纯只是降低维度

Node Embedding&Node2Vec介绍及代码，节点的PCA分类
2301_81930552的博客
10-20 1064
由于选择的数据集文档中图的表示方式为：每对相邻接的两个节点写入一行，以空格分隔开，故选择采用pandas库中的DataFrame方法将文档信息转化为表格形式储存，列名分别为source和target，最后再用networkx库中的Graph类中的add_edges_form方法将表格中数据转为图。本次实验的运行中使用了社区划分的方法分类，未使用逻辑回归，但我在后续也编写了降维后的二维和三维数据分别进行逻辑回归的代码编写，并使用f1_score的评分方式对回归分类的结果进行了打分。，有利于捕捉全局网络结构。
第N2周：Embeddingbag和Embedding详解
S153580的博客
05-27 1376
在机器学习和深度学习中，嵌入层（embedding layer）是一种特殊的神经网络层，它的作用是将离散的输入数据（如单词、物品、用户ID等）映射到连续的向量表示。这种映射是通过一个可训练的权重矩阵实现的，该矩阵的行数等于输入数据的类别数（例如，词汇表中的单词数），列数等于嵌入向量的维度。在二维空间中，任何向量都可以通过平面上的一个点来表示，向量的大小（长度或范数）和方向由该点的位置决定。在这样的高维空间中，直接进行数据的可视化变得非常困难，甚至不可能，因为我们的直觉和视觉感知是在三维空间中形成的。
【文本特征表征（4）】embedding 应用在聚类系统，使用 PCA 降维
Hali_Botebie的博客
10-09 1313
看我之前的文章2月28日 PCA降维,SVD压缩，中心化、归一化、标准化、k-l变换PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时，
深度学习中的embedding
星辰大海，脚踏实地
12-03 7万+
分类输入数据(Categorical Input Data) 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。 例如，它可以是用户观看的电影集，文档中的单词集或人的职业。 分类数据通过稀疏张量(sparse tensors)表示最有效，稀疏张量是具有非常少的非零元素的张量。 例如，如果我们正在构建电影推荐模型，我们可以为每个可能的电影分配一个唯一的ID，然后通过用户观看过的电影的稀疏张...
【转】embedding概念理解
Toby的博客
10-02 3475
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35799003/article/details/84780289 原文是翻译的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上面链接查看。 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).
CTR 预测理论（八）：Embedding 质量评估方法总结
Dby_freedom的博客
03-26 7308
最近被面试问到如何评估 embedding 质量，之前没怎么思考过这个问题，现收集整理如下： 1. 前言 虽然目前word embedding的应用已经十分火热，但对其评价问题，即衡量该word embedding是好是坏，并没有非常完美的方案。实际上，评价其质量最好的方式就是以word embedding对于具体任务的实际收益（上线效果）为评价标准。但是若能找到一个合适的方案，可以在上线前对得到...
深度学习：词嵌入Embedding
皮皮blog
07-26 5万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/76095118 词嵌入 词嵌入其实就是将数据的原始表示表示成模型可处理的或者是更dense的低维表示（lz）。 One-hot Embedding 假设一共有个物体，每个物体有自己唯一的id，那么从物体的集合到有一个trivial的嵌入，就是把它映射到中的标准基，这种嵌入叫做On...
德国信用卡欺诈数据分析：归一化、embedding与PCA降维技术
描述中建议的预处理步骤包括归一化、embedding处理、数据合并和主成分分析（PCA）降维。归一化是数据预处理的一种方法，用于将数值特征按比例缩放至一个小的特定区间，如0到1之间，确保所有特征在相同的尺度上进行...
精选资源
PCA-Hotelling_机器学习_pca_PCA方法详解_
10-03
9. **其他相关方法**：对比PCA与其他降维方法，如LDA（线性判别分析）、t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）等，理解它们之间的差异和适用场景。 PCA-Hotelling的PDF文件很可能是对PCA基本理论和...
pca20241222
最新发布
12-22
因此，在处理非线性数据时，研究者可能会转向核主成分分析（Kernel PCA）或局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）等其他降维技术。 在实际应用中，PCA可以帮助企业在数据分析中找出最重要的因素，指导决策...
什么是embedding？
热门推荐
weixin_44493841的博客
07-10 10万+
本文转自：https://www.jianshu.com/p/6c977a9a53de 　　 简单来说，embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。这个embedding向量的性质是能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义，比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(钢铁侠)之间的距离就会很接近，但 Embedding(复仇者联...
一文梳理推荐系统的中 EMBEDDING 的应用实践
hellozhxy的博客
07-08 3751
“自Embedding的概念问世以来，Embedding的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至Everything2Vec。对，“万物皆可Embedding”。几年来，Embedding在推荐系统中的应用也越来越多，方式众多，技法新颖。” 作者：卢明冬，个人博客：https://lumingdong.cn/application-practice-of-embedding-in-recommendation-system.html .
GPT学习笔记-Embedding的降维与2D,3D可视化
woohooli的专栏
05-27 1841
例如，词嵌入可以捕捉到"king"和"queen"，"man"和"woman"之间的相似性，并且可以通过向量运算来表示语言的一些特性，如"king" - "man" + "woman" ≈ "queen"。嵌入的维度通常是一个需要调整的超参数，它的选择取决于多种因素，包括数据的复杂性（例如，词汇的大小和语言的复杂性）、模型的复杂性、计算资源的可用性，以及特定任务的需求。因此，选择合适的降维方法（如PCA、t-SNE等）和降维后的维度是非常重要的，需要根据具体的应用需求和数据特性进行选择。
「嵌入」（Embedding）如何更好地理解？
雷克世界
11-27 1791
图：unsplash 原文来源：arxiv 作者：Krishna 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀 众所周知，一直以来嵌入都是非常受欢迎的，原因是什么呢？接下来，就让我们从相关背景中窥探一二。所有机器学习模型都要求输入数据是数字。不幸的是，实际中的数据都是数值和分类值的混合（考虑结构化数据）。 分类数据的示例如下所示： 原始数据
Embedding小结
渣渣
02-11 2002
目录 何为嵌入（嵌套，Embedding） 特点 神经网络中的Embedding 可能的应用 Ref   何为嵌入（嵌套，Embedding） 嵌入是从离散对象（例如字词）到实数向量的映射。 嵌入是一种相对低维的空间，您可以将高维矢量映射到这种低维空间里。通过使用嵌入，可以让在大型输入（比如代表字词的稀疏矢量）上进行机器学习变得更加容易。 试想，在N分类任务中，每个标签是由N长...
深度学习中embedding层的理解
Microstrong
06-29 3万+
最近在看深度学习中embedding的内容，把自己看过比较好的相关博客总结收录如下：（1）深度学习中Embedding层有什么用？地址：https://blog.youkuaiyun.com/u010412858/article/details/77848878（2）英文版介绍Embedding层作用：https://medium.com/towards-data-science/deep-learning-...
keras：Embedding层详解（解释了参数的具体含义，有例子）
lrt366的博客
03-21 3万+
嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量，如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]] Embedding层只能作为模型的第一层 参数 input_dim：大或等于0的整数，字典长度，即输入数据最大下标+1 output_dim：大于0的整数，代表全连接嵌入的维度 embeddings_initializer: 嵌入矩阵的初始化方法，为预定义初始化方法名的字...
PCA原理学习及实战应用
weixin_36711901的博客
01-23 802
欢迎各位童鞋交流和指教！ 1. 前言 在接触到了文本的分布式表示（或称嵌入式、向量）后，发现深入学习和理解主成分分析十分有必要，主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）可以帮助我们把数据中，相对不重要、或者说对于数据没有很强的区分能力的维度去掉，将数据映射到一个有着主要能区分数据、数据的相关性不大的维度空间里。 这是一个非常经典和美妙的数据分析方法。...
预处理方法
LZX1939的博客
10-13 322
数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用，实际情况中，将数据做归一化和白化处理后，很多算法能够发挥最佳效果。当我们开始处理数据时，首先要做的事是观察数据并获知其特性。本部分将介绍一些通用的技术，在实际中应该针对具体数据选择合适的预处理技术。例如一种标准的预处理方法是对每一个数据点都减去它的均值（也被称为移除直流分量，局部均值消减，消减归一化），这一方法对诸如自然图像这类数据是有效的，...
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