特徴量

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パターン認識

• 表現法によって、特徴ベクトルの次元やパターンの分布も変化
  • ex: 画像を全ピクセルのベクトルではなく、
    • 色合いのヒストグラムを特徴にする
    • 形を特徴にする
    • 行ごとの平均値を特徴にする
  • など、目的によって様々な適した特徴量が考えられる
• 認識にてきした表現を選ぶ必要がある
  • それを頑張るのが特徴量エンジニアリング
  • もしくはAutoencoderとかで自動圧縮?
  • 「表現学習」

• 回帰モデルの場合は、X_i

• 特徴量が与える影響が、学習の結果低くなったとしても、その情報が本当に価値がないかは分からない

• 同じ情報が別の特徴量にもエンコードされてて、その特徴量が使われてないだけかも

#機械学習