特征转换

我正在学习关于降维的知识，但是我不太理解互信息在这一过程中的作用。我知道互信息可以测量两个变量之间的相关性，但是在使用互信息来实现降维时具体是如何进行的呢？我想知道互信息是如何被用来将数据特征转换为低维度表示的，并且互信息和其他降维方法的比较如何？希望有相关经验...

朴素贝叶斯模型是一种常用的分类算法，但其特征假设为特征之间线性无关。当特征之间存在非线性相关时，会影响模型的分类效果。为了解决这个问题，可以使用特征转换技巧将非线性相关的特征转换为线性相关的特征。例如，使用多项式特征转换或核函数方法来处理原始特征，使得朴素贝叶斯...

我正在研究一个线性回归模型，但是我的数据集包含大量的离散特征。我知道Word2Vec算法可以用于将这些特征转换为连续向量，但是我不确定如何将其应用于我现有的模型中。我想知道如何使用Word2Vec算法来处理我的离散特征，并将其合并到线性回归模型中。有哪位专家能提供一些指导？感谢...

我正在尝试在神经网络中使用属性嵌入技术，但我不确定如何实施。我希望能够将一些非连续的特征以向量的形式输入到神经网络中，以便网络能够更好地识别和预测。我已经了解到了嵌入层，但我还需要知道如何将特征转换为对应的嵌入向量并将其输入到网络中。我不明白如何处理特征的缺失值...

我正在寻求关于SVM（支持向量机）中如何进行特征提取和特征转换的问题的帮助。我知道在SVM 中选择合适的特征向量至关重要，但是我不确定该如何对特征进行提取和转换以达到最佳的分类性能。我想知道如何通过使用各种特征提取技术（例如PCA，LDA等）来实现这一点。我也希望了解如何在S...