分类变量的深度嵌入(Cat2Vec)

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Deep embedding’s for categorical variables (Cat2Vec)作者 | Prajwal Shreyas翻译 | JoccKouisFung      编辑 | 酱番梨、Pita原文链接：https://towardsdatascience.com/deep-embeddings-for-categorical-variables-cat2vec-b05c8ab63ac0注：本文的相关链接请访问文末【阅读原文】在这篇博客中，我将会向你介绍如何在keras的基础上，使用深度学习网络为分类变量创建嵌入。这一概念最初由Jeremy Howard在他的fastai课程上提出。更多详情请查看链接。  传统嵌入对于大多数我们处理的数据源变量，主要分为两种：连续变量：这种变量通常是整数或十进制数字，它们都有无限个可能的值。例如计算机的内存单元（即1GB，2GB等等）。分类变量：根据一定的特征，这些离散的变量可以 ………………………………