一、One-Hot Encoding One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为 ...

在机器学习处理过程中，为了方便相关算法的实现，经常需要把标签数据（一般是字符串）转化成整数 索引，或是在计算结束后将整数索引还原为相应的标签。 ​StringIndexer转换器可以把一列类别型的特征（或标签）进行编码，使其数值化，索引的 范围 ...

之前介绍的StringIndexer是针对单个类别型特征进行转换，倘若所有特征都已经被组织在一个向量中 ，又想对其中某些单个分量进行处理时，Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别 性特征转换。通过为其提供maxCategories超参数，它可 ...

​独热编码（One-Hot Encoding） 是指把一列类别性特征（或称名词性特征，nominal/categorical features）映射成一系列的二元 连续特征的过程，原有的类别性特征有几种可能取值，这一特征就会被映射成几个二元连续特征，每一个特征代表一种取值 ...

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TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一种广泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了语料中单词对文档的重要程度。假设单词用t表示，文档用d表示，语料用D表示，那么文档频度DF(t, D)是包含 ...

以前是html标签，现在是小程序组件。具体说来： div 改成 view span、font 改成 text a 改成 navigator img 改成 image input 还在，但type属性改成了confirmtype form、button、checkbox ...

<from:checkboxes> 标签中的items 只能是数组、list<String> 、map ...