Vector 如何在基本分类器中合并特征权重
对于每个数据点，我有一个15 x 300dim向量的集合。15个向量中的每一个都有一个相关的权重，这是正确表示数据所必需的 我想我可以将向量表示为15x300个独特的特征，然后让分类器计算出它们之间的关系。然而，我还没有弄清楚如何表示权重 浏览时，我发现了一个建议将向量乘以权重的解决方案，这似乎不适用，因为这会扭曲向量之间的关系（数值距离） 关于如何表示权重或评论的任何建议Vector 如何在基本分类器中合并特征权重,vector,classification,weighted,data-representation,Vector,Classification,Weighted,Data Representation,对于每个数据点，我有一个15 x 300dim向量的集合。15个向量中的每一个都有一个相关的权重，这是正确表示数据所必需的 我想我可以将向量表示为15x300个独特的特征，然后让分类器计算出它们之间的关系。然而，我还没有弄清楚如何表示权重 浏览时，我发现了一个建议将向量乘以权重的解决方案，这似乎不适用，因为这会扭曲向量之间的关系（数值距离） 关于如何表示权重或评论的任何建议