【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】:
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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
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嗨@marc,你能分享一下,你应用了哪种技术?结果如何?
标签: machine-learning classification