Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 나는리뷰어다
- 엘리스
- 코딩테스트
- Machine Learning Advanced
- 한빛미디어
- 3줄 논문
- DilatedNet
- 협업필터링
- pytorch
- DFS
- 프로그래머스
- 추천시스템
- TEAM-EDA
- Segmentation
- 나는 리뷰어다
- hackerrank
- 스택
- 튜토리얼
- eda
- MySQL
- Semantic Segmentation
- Python
- TEAM EDA
- Recsys-KR
- 알고리즘
- 큐
- Object Detection
- Image Segmentation
- 파이썬
- 입문
Archives
- Today
- Total
목록LSA (1)
TEAM EDA

본 글은 자연어 처리에서 주로 사용하는 임베딩 기법들에 대해 정리해놓은 자료입니다. One-hot Encoding, TF-IDF, LSA, Word2Vec, Glove, FastText에 대해 정리할 것이고 ratsgo님의 블로그을 많이 참고하였습니다. 목차 One Hot Encoding TF-IDF LSA Word2Vec Glove FastText One Hot Encoding 개념 : 각 단어에 Index를 부여하는 방식으로 표현하는 단어의 Index에 1을 넣고 그렇지 않은 곳 에는 0을 넣는 방법 장점 : 사용하기 매우 쉬움. pandas의 get_dummies함수나 sklearn의 preprocessing.OneHotEncoder을 사용하면 됨 단점 : 단어의 의미를 전혀 이해하지 못함. 단어의..
EDA Study/머신러닝
2020. 3. 28. 00:54