Word2Vec算法通常用于将文本转换为连续向量，而不是将离散特征转换为连续向量。对于离散特征，你可以考虑使用独热编码或者嵌入层（embedding layer）来将其转换为连续向量，并将其合并到线性回归模型中。具体实现可以参考机器学习中的相关教程和实践经验。
如何使用Word2Vec算法来降维线性回归模型的数据？
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？感谢您的帮助！
提问时间：2023-06-26 11:43:49
编辑时间：2023-06-26 11:43:51
提问者：
梦之蓝
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10回答时间：2023-06-26 11:43:54
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