机器学习-特征工程
神经网络前，需要手动特征提取，以提供给支持向量机喜好的数据格式。而神经网络能够替换掉手动特征提取，最后用一个线性分类器就可满足需求。
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神经网络前，需要手动特征提取，以提供给支持向量机喜好的数据格式。而神经网络能够替换掉手动特征提取，最后用一个线性分类器就可满足需求。
常见数据的特征工程
- 整形/浮点型：直接使用或分成n个独特的区间值
- categorical data：独热编码（只有某一列是1）
- Date-time：按年月日等分成一个特征列表
- 特征组合
文本特征提取方法
- Bag of words（BoW）model
将每个词元用独热编码表示，所有词元相加 - 词嵌入（Word2vec）
将词表示成一个向量，若两个词语义上相近，则两个向量之间也比较相近 - 预训练好的模型（BERT,GPT-3）
图片/视频特征提取
- 传统是手动特征提取
- 现在使用预训练好的深度神经网络。将神经网络倒数第二层的输出作为向量
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