“万事万物都有一个模式，它是我们宇宙的一部分。它具有对称、简洁和优雅——这些品质你总能在真正的艺术家的作品中找到。你可以在季节的更替中、在沿着山脊的沙迹中、在杂酚油灌木的树枝丛中或其叶子的图案中找到它。
我们试图在我们的生活和社会中复制这些模式，寻找令人舒适的节奏、舞蹈和形式。然而，在寻找终极完美的过程中也可能会遇到危险。显然，最终的模式有其自身的固定性。在如此完美的情况下，一切事物都走向死亡。” ~ 沙丘 (1965)
我发现Embedding（中文翻译为嵌入，但不好理解，因此后续直接使用原术语Emdedding表示）的概念是机器学习中最迷人的想法之一。如果您曾经使用过 Siri、Google Assistant、Alexa、Google Translate，甚至具有下一个单词预测功能的智能手机键盘，那么您应该能从这个已成为自然语言处理模型核心的想法中受益。
经过几十年发展，神经网络模型中的Embedding已经十分成熟（最近的发展的语境Emdedding，从而催生了BERT和 GPT等尖端模型）。
Word2vec是一种生成 Embedding 的方法，发布于2013 年。但除了作为生成embedding的方法之外，它的一些概念已经被证明可以有效地创建推荐引擎和理解时序数据。在商业、非语言任务中，像Airbnb、阿里巴巴、Spotify这样的公司都从NLP领域中提取灵感并用于产品中，从而为新型推荐引擎提供支持。
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在C++中，你可以使用的成员函数来获取最后一个元素。这个函数返回对向量中最后一个元素的引用。以下是一个简单的示例：在这个例子中，我们创建了一个包含五个整数的。然后，我们使用函数获取最后一个元素，并将其存储在变量中。最后，我们打印出这个元素。请注意，如果向量是空的（即，不包含任何元素），调用函数将导致未定义行为。因此，在调用之前，最好先检查向量是否为空，这可以通过调用成员函数来完成。
特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。1. 特征的来源在做数据分析的时候，特征的来源一般有两块，一块是业务已经整理好各种特征数据，我们需要去找出适合我们问题需要的特征；另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征。我们就针对这两部分来分别讨论。2. 选择合适的特征我们首先看当业务已经整理好各种特征数据时，我们如何去找出适合我们问题需要的特征，此时特征数可能成百上千，哪些才是我们需要的呢？第一
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