machine-learning - 特徴ベクトル機械学習分類アルゴリズムを出力する方法

Question

従来の機械学習分類問題では、分類器は入力特徴ベクトルを受け入れ、事前に定義されたクラスの 1 つに分類します。

私のシナリオでは、入力特徴ベクトルを取得する必要があります

Fin = (fi1, fi2, fi3.... fin)

次のような別の特徴ベクトルを出力することを学びます

Fout = (fo1, fo2, fo3,....fon)

ANN、決定木、svm などの一般的な分類子を使用して、これをどのように達成できますか。

Answer 1

「一般的な分類子」を使用する場合、唯一のオプションは、各ベクトル要素を個別に予測することです。つまり、モデルを学習して最初の特徴を予測し、それを予測し、n 回繰り返します。

統計的なリレーショナル学習手法を使用して、特徴ベクトルなどの構造化された出力を予測することもできます。ただし、これは従来の機械学習よりも成熟度が低く、理解と使用が難しい分野です。さらに、利用できるツールははるかに少ないです。