データ分析における特徴量エンジニアリング / feature engineering recipes関連資料: http://bit.ly/practical-ds https://github.com/uribo/practical-ds (code) https://github.com/uribo/190710-johokiko (keynote) https://uribo.github.io/dpp-cookbook/
Feature Hashing - Wikipedia
機械学習において、Feature Hashing（フィーチャーハッシング）は、高速かつ省メモリな特徴量をベクトルに変換する手法であり、任意の特徴をベクトルあるいは行列のインデックスに変換する。kernel trick(カーネルトリック)に似せてHashing Trick（ハッシュトリック）とも呼ばれる[1]。連想配列を走査するのではなく、ハッシュ関数を特徴量に適用し、その値をインデックスとして直接使用する。 使用例[編集] 典型的な文書分類のタスクにおいて、機械学習アルゴリズムには(学習と分類の両方において)自由な形式のテキストが入力される。このテキストからBag of words（英語版）(BOW)表現が作られる。つまり、トークンが抽出・カウントされ、訓練データ中のそれぞれのトークンが、訓練データ・テストデータ両方におけるそれぞれの文書の特徴量(独立変数)として定義される。 ところが、ほ
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