原文:几种实现one-hot编码的方式

方法 之前写使用sklearn进行数据挖掘 房价预测 数据预处理一文中处理标签类特征时候已经提到过,使用sklearn中提供的LabelEncoder和OneHotEncoder方法 方法 sklearn提供的简单方法,上面两步可以合并为一步 方法 这次需要隆重介绍的是这个方法,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numpy方法自己之前也没有接触过 ...

2018-03-25 17:29 0 2542 推荐指数:

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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 ...

Thu Apr 26 19:35:00 CST 2018 0 2299
one-hot编码(pytorch实现

1. One-hot编码(一维数组、二维图像都可以):label = torch.nn.functional.one_hot(label, N)。 #一维数组的one hot编码,N为类别,label为数组 ps. (1)把数组(m,n)转换成(a,b,c),reshape ...

Sun Feb 16 05:19:00 CST 2020 0 9937
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 ...

Wed Sep 12 00:55:00 CST 2018 0 1296
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 ...

Sun Apr 21 05:07:00 CST 2019 1 973
详解one-hot编码

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Tue Jul 30 20:12:00 CST 2019 0 21041
Numpy 实现 One-hot

x=(np.arange(np.max(x)+1)==x[:,None]).astype(np.integer) 参考文献: https://blog.csdn.net/fu_shuwu/a ...

Wed Oct 09 22:08:00 CST 2019 0 313
One-Hot Encoding(独热编码

  前几天查了一些与独热编码相关的资料后,发现看不进去...看不太懂,今天又查了一下,然后写了写代码,通过自己写例子加上别人的解释后,从结果上观察,明白了sklearn中独热编码做了什么事。   下面举个例子解释一下:   code: from ...

Sun Apr 29 04:53:00 CST 2018 0 3063
独热编码One-Hot)的理解

https://www.imooc.com/article/35900 参考上面大神的原文,说的非常透彻。非常便于理解。感谢 感谢 自己做个小笔记,便于自己学习 特征值是离散的,无序 ...

Fri Aug 16 02:11:00 CST 2019 0 410
 
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