机器学习之嵌入(Embeddings)：从理论到实践

机器学习之嵌入(Embeddings)：从理论到实践

摘要

本文深入探讨了机器学习中嵌入(Embeddings)的概念和应用。通过具体的实例和可视化展示，我们将了解嵌入如何将高维数据转换为低维表示，以及这种转换在推荐系统、自然语言处理等领域的实际应用。文章包含交互式练习，帮助读者更好地理解嵌入的工作原理。

什么是嵌入？

嵌入是将高维数据转换为低维表示的过程。想象一下，如果我们有一个包含1000个特征的电影数据集，通过嵌入技术，我们可以将这些特征压缩到只有几个维度，同时保留数据的关键信息。

嵌入的基本概念

原始数据 (高维) -----> 嵌入空间 (低维)
[1000个特征]         [2-3个维度]

嵌入的应用场景

1. 电影推荐系统

假设我们有这样的电影数据：

电影	动作	喜剧	爱情	科幻
电影A	0.9	0.1	0.2	0.8
电影B	0.2	0.8	0.9	0.1
电影C	0.7	0.3	0.4	0.6

通过嵌入，我们可以