请教下，机器学习PAI哪些模型用户的emb数会不同啊？

在机器学习PAI中，不同的模型使用的embedding维度可以不同，例如文本分类可以使用50、100、200等不同的维度。

在机器学习PAI中，不同模型的用户embedding（emb）数可能会有所不同，以下是一些常见的模型和它们的用户embedding数：

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1、推荐系统模型：

矩阵分解模型（如SVD、ALS）：用户embedding数通常与物品数量相同。

神经网络模型（如Wide&Deep、DeepFM）：用户embedding数可以根据具体设计进行调整，一般较少，通常为几十到几百维。

2、文本分类模型：

词袋模型（如TFIDF）：用户embedding数等于所有词汇的数量。

词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe）：用户embedding数等于预训练的词向量维度。

3、聚类模型：

Kmeans聚类：用户embedding数等于聚类簇的数量。

层次聚类：用户embedding数没有固定限制，可以根据需求进行调整。

4、序列标注模型：

CRF模型：用户embedding数等于标签集合的大小。

BiLSTMCRF模型：用户embedding数等于标签集合的大小。

5、图像分类模型：

CNN模型：用户embedding数等于特征图的通道数。

ResNet模型：用户embedding数等于特征图的通道数。

需要注意的是，以上只是一些常见模型的例子，实际上还有很多其他类型的模型，每个模型的用户embedding数可能都不相同，在使用机器学习PAI时，需要根据具体任务和模型来选择合适的用户embedding数。