embetting
特徴量の次元の $ \lbrack4\rbrack\sqrt{possible values}
https://gyazo.com/1bca47648c497d05f5ce9f53e5f48e40
単語の分散表現だけでなく、応用範囲は広いことに気づいてなかった。。というか、分散表現の意義を理解してなかった。 #20180213 what are embeddings? An embedding is a mapping of a categorical vector in a continuous n-dimensional space
Usually you would try to one-hot encode the variable.....
In a nutshell; with embeddings you can reduce the dimensionality of your feature space which should reduce overfitting in prediction problems.
エンベッティング
日本語だと、
が、端的に理解させてくれる。以下も。
エンベッティングするには、深層学習系の方法論が必要で、DLフレームワークの登場となるというイメージかな。