作者Master8787 (霸气大师)
看板DataScience
标题[问题]一般数值资料(非影像、非NLP)用於CNN?
时间Thu Apr 21 21:57:19 2022
作业系统:win10
问题类别:CNN
使用工具:python,keras
问题内容:
各位前辈大家好，有一个问题想请教
所要处理的资料为一般统计资料，意即为数值与类别所组成之资料要做预测
EX:根据Titanic乘客的年龄职业别等预测是否生存
一般机器学习方法、DNN、Logistic Regression 等都能做(这没问题)
不过若是此种资料喂给CNN做是可行的吗?
就我对CNN的认知
1D大多处理与时间序列有关的资料(如心电图等)
2D 就是一般图像与处理文字资料等
若要使用CNN处理这种资料该如何处理呢?
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浪漫优质na~
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1F：推 animos: MLP 04/21 22:16
2F：→ chang1248w: 卷积的假设是你的资料在卷的那些维度有平移不变性 04/22 02:07
3F：→ chang1248w: 像是在相片右上角的狗和相片左下角的狗，一样是狗 04/22 02:08
4F：→ chang1248w: 股票在今天大跌和股票在明天大跌，一样是大跌 04/22 02:09
5F：→ chang1248w: 你可以试试效果怎样，神经网路三不五时会大力出奇蹟 04/22 02:12
6F：推 lofu: maybe可以降维成2维图片，结果用cv相关算法training,kaggle 04/22 23:03
7F：→ lofu: 一些比赛已经有很多tabular data用cnn base处理的kernel～ 04/22 23:03
8F：→ lofu: ～ 04/22 23:03
9F：→ Master8787: 好的 谢谢大家！ 04/24 15:26