[問題]一般數值資料(非影像、非NLP)用於CNN?

[Master8787 (霸氣大師)]

作業系統:win10

問題類別:CNN

使用工具:python,keras

問題內容:


各位前輩大家好，有一個問題想請教
所要處理的資料為一般統計資料，意即為數值與類別所組成之資料要做預測
EX:根據Titanic乘客的年齡職業別等預測是否生存

一般機器學習方法、DNN、Logistic Regression 等都能做(這沒問題)
不過若是此種資料餵給CNN做是可行的嗎?

就我對CNN的認知
1D大多處理與時間序列有關的資料(如心電圖等)
2D 就是一般圖像與處理文字資料等

若要使用CNN處理這種資料該如何處理呢?

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浪漫優質na~

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推 animos: MLP
→ chang1248w: 卷積的假設是你的資料在卷的那些維度有平移不變性
→ chang1248w: 像是在相片右上角的狗和相片左下角的狗，一樣是狗
→ chang1248w: 股票在今天大跌和股票在明天大跌，一樣是大跌
→ chang1248w: 你可以試試效果怎樣，神經網路三不五時會大力出奇蹟
推 lofu: maybe可以降維成2維圖片，結果用cv相關算法training,kaggle
→ lofu: 一些比賽已經有很多tabular data用cnn base處理的kernel～
→ lofu: ～
→ Master8787: 好的  謝謝大家！