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机器学习笔记 - 关于向量嵌入embedding在机器学习中的使用

向量嵌入概述

        向量嵌入是机器学习中最有趣和最有用的概念之一。它们是许多 NLP、推荐和搜索算法的核心。如果您曾经使用过推荐引擎、语音助手、语言翻译器等工具，您就会遇到过依赖嵌入的系统。

        与大多数软件算法一样，机器学习算法也需要使用数字。有时，我们的数据集包含数值列或可以转换为数值的值（序数、分类等）。其他时候我们会遇到更抽象的东西，比如整个文本文档。我们为这样的数据创建向量嵌入，它们只是数字列表，以便用它们执行各种操作。整段文本或任何其他对象都可以简化为向量。即使是数值数据也可以转换为向量以便于操作。

机器学习笔记 - 关于向量嵌入embedding在机器学习中的使用_第1张图片

        但向量有一些特殊之处ÿ

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