几种实现one-hot编码的方式
的是这个方法，在TensorFlow代码中看到一个转为one-hot的实现，方法比较的独特，里面一些nu ...
原文：离散型特征编码方式：one-hot与哑变量*
在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象 抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型 如LR ，那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作，然后再对离散的特征，进行one hot编码或哑变量编码。这样的 ...
2017-11-06 17:13 0 21686 推荐指数：
相关推荐
pandas将非数值型特征转化为数值型（one-hot编码）
运行结果如下，新的表的列名是以被编码的列的值进行命名，可以定义前缀 ...
one-hot 编码
def onehot(labels): '''one-hot 编码''' #数据有几行输出 n_sample = len(labels) #数据分为几类。因为编码从0开始所以要加1 n_class = max(labels) + 1 #建立一个batch所需要的数组，全部赋 ...
one-hot编码
什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如图： 上图中我们已经对每个特征 ...
文本离散表示（二）：新闻语料的one-hot编码
上一篇博客介绍了文本离散表示的one-hot、TF-IDF和n-gram方法，在这篇文章里，我做了一个对新闻文本进行one-hot编码的小实践。 文本的one-hot相对而言比较简单，我用了两种方法，一种是自己造轮子，第二种是用深度学习框架keras来做。同时，我发现尽管sklearn可以实现 ...
one-hot编码理解
one-hot是比较常用的文本特征特征提取的方法。 one-hot编码，又称“独热编码”。其实就是用N位状态寄存器编码N个状态，每个状态都有独立的寄存器位，且这些寄存器位中只有一位有效，说白了就是只能有一个状态。 下面举例说明： 有四个样本，每个样本有三种特征 ...
python离散特征编码
离散特征编码分两种，特征具有大小意义，特征不具有大小意义。 1、特征不具备大小意义的直接独热编码 2、特征有大小意义的采用映射编码 [python] view plain copy import ...
详解one-hot编码
的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求 ...