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​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 ...

一、为什么要用独热编码？ 在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。 离散特征的编码分为两种情况： 1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL ...

一个向量(1.0,0.0,3.0)它有2中表示的方法 密集：[1.0,0.0,3.0] 其和一般的数组无异 稀疏：(3,[0,2],[1.0,3.0]) 其表示的含义(向量大小，序号，值) 序号从0开始 本地向量和矩阵 本地向量（Local Vector）存储在单台机 ...

学习sklearn和kagggle时遇到的问题，什么是独热编码？为什么要用独热编码？什么情况下可以用独热编码？以及和其他几种编码方式的区别。 首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围 ...

概要 主要介绍左右特征向量以及重要的性质。 左右特征向量 下面给一个简单结论，   **证明**：不妨假设 $x$ 是一个单位向量，计算给出 $\mu=\mu x^*x=(x^*A)x=x^*Ax=x^*(Ax)=x^*(\lambda x)=\lambda x^* x ...

特征值是线性代数中一个十分重要且有用的内容，其用途并不仅仅在于解线代期末试卷上的一道道题，而更在于每根被拨动的吉他弦上，在于搜索引擎的网页分级算法和潜语义索引里，在于生物学上对种群变迁的研究中，在于 数字位图的压缩处理里……在后续的研究中，我们将揭开这些应用场景的面纱，逐渐体会特征值的强大 ...

一、VectorAssembler 二、VectorIndexer 主要作用：提高决策树或随机森林等ML方法的分类效果。 VectorIndexer是对数据集特征向量中的类别（离散值）特征（index categorical features ...