一种透明的数据表示途径
机器学习
2023-06-07 v2
摘要
我们使用二元属性表示（BAR）模型来描述一组 Netflix 观众对电影的评分数据集。我们用离散比特而非连续参数对观众进行分类，这使得表示紧凑且透明。这些属性易于解释，并且相较于类似方法，我们只需远少的属性即可达到相同的误差水平。我们还利用了数据集中各电影评分分布的不均匀性，仅在一小部分电影上训练而不损害在其余电影上的性能。
引用
@article{arxiv.2304.14209,
title = {A transparent approach to data representation},
author = {Sean Deyo and Veit Elser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.14209},
year = {2023}
}