如何输出特征向量机器学习分类算法

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何输出特征向量机器学习分类算法

【英文标题】：how to output a feature vector machine learning classification algorithms

【发布时间】：2013-03-25 09:33:15

【问题描述】：

在传统的机器学习分类问题中，分类器接受输入特征向量并将其分类为预定类别之一。

在我的场景中，我需要一个输入特征向量

Fin = (fi1, fi2, fi3.... fin)

并学习输出另一个特征向量，例如

Fout = (fo1, fo2, fo3,....fon)

如何使用 ANN、决策树或 svm 等通用分类器来实现。

【问题讨论】：

另外，我可以使用特征散列作为输出特征向量，并训练模型学习输出这个散列值作为输入特征向量

嗨@mar​​c，你能分享一下，你应用了哪种技术？结果如何？

【参考方案1】：

如果你想使用“通用分类器”，你唯一的选择是单独预测每个向量元素，即学习一个模型来预测第一个特征，预测它，重复 n 次。

使用statistical relational learning 技术也可以预测结构化输出，例如特征向量。这是一个远不如传统机器学习成熟的领域，也更难理解和使用。此外，可用的工具也少得多。