李宏毅2020ML 📘 —— 无监督学习之词嵌入_词嵌入如何降维

📚 在当今深度学习的大潮中，李宏毅老师的课程总是能为我们提供新的视角和洞见。近期，他在2020年的机器学习课程中深入探讨了无监督学习中的一个重要话题——词嵌入（Word Embedding）及其降维方法。

🔍 词嵌入是将文本中的词语映射到一个高维向量空间的技术。通过这种方式，我们能够捕捉到词语之间的语义关系，比如“国王”与“王后”的关系类似于“男人”与“女人”的关系。然而，这样的高维表示虽然强大，但处理起来却非常复杂和计算密集。

🔄 这就是词嵌入降维方法登场的时候了。降维技术如PCA（主成分分析）和t-SNE（t-分布式随机邻居嵌入），可以帮助我们在保持重要信息的同时，减少词向量的维度。这不仅提高了模型的效率，还使得可视化变得更加容易。

💡 李宏毅老师详细解释了这些方法的工作原理，并提供了实际案例来展示它们是如何被应用的。这对于想要深入了解自然语言处理领域的同学来说，是一个不可多得的学习机会。

🚀 通过掌握这些技术，我们可以更好地理解复杂的文本数据，进而构建出更高效、更准确的语言模型。如果你对这一领域感兴趣，不妨跟着李宏毅老师的课程，一起探索无监督学习中的奥秘吧！

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