作者stayfool (fool)
看板DataScience
标题[问题] 机器学习能不能用在编码
时间Fri Sep 10 17:52:24 2021
*[1;32m问题类别:(ex：DL)
使用工具:(ex:python tensorflow)
问题内容:
位元 0 代表 关闭 ，1 代表 开启
资料集正确答案第1笔是 001
当电脑预测第1笔是000时，000 跟 001 的误差，
不是常数1 (绝对不是001 - 000 = 1)
1.想请教机器有办法作这种学习吗?
2.若可以，loss function 损失函数该如何设计
请给我关键字或连结，我自已查就可以了 谢谢
谢谢Y大回答，想再请教若是编码混合数值的问题，
机器能否学习，损失函数如何设计?
举例如下
资料集第1笔答案是 11 24 ，第1个位置的数值是11，第2个位置的数值是24
电脑预测第1笔答案是 22 XX
第1个位置的误差是常数 11 (22 -11 = 11) ，第1个位置有值，代表 on
第2个位置的误差是非常数 ， XX 代表无值 , 第2个位置无值，代表 off
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1F：推 yoyololicon: 你的bit array长度固定吗？ 如果是，每种组合当作一 09/10 17:57
2F：→ yoyololicon: 个class做classification就好惹 09/10 17:57
※ 编辑: stayfool (1.161.245.103 台湾), 09/10/2021 19:11:27
3F：推 st1009: 关键字 one hot (? 09/10 19:07
4F：推 argorok: 感觉像Hamming Distance 09/10 20:28
5F：→ argorok: 重看一遍应该classification比较符合XD 09/10 20:34
6F：推 wang19980531: 有值无值是明确定义的规则的话 不用DL 09/10 21:40
7F：推 mom213: 之前读视讯/影像压缩paper有类似的编码loss 不知道是不是 09/11 01:13
8F：→ mom213: 你要的 09/11 01:13
9F：推 ej0cl6: 可以看看cost-sensitive multiclass/multilabel classific 09/13 01:35
10F：→ ej0cl6: ation，或是自己设计loss是误差的upper bound也可以 09/13 01:35
11F：推 johnnyjana: 其实我不太懂你的例子 09/25 10:52
12F：推 johnnyjana: q灵一下 觉得可能是wasserstein distance 让预测的 09/25 10:55
13F：→ johnnyjana: 分布跟要的误差接近? 09/25 10:55
14F：→ johnnyjana: 通灵一下 09/25 10:56