机器学习实战：数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）
问题由来 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。 例如，考虑一下的三个特征： ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome ...
原文：机器学习：数据预处理之独热编码（One-Hot）
前言 在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。 那什么是特征数字化呢 例子如下： 性别特征： 男 ， 女 祖国特征： 中国 ， 美国， 法国 运动特征： 足球 ， 篮球 ， 羽毛球 ， 乒乓球 假如某个样本 某个人 ，他的特征是这样的 男 , 中国 , 乒乓球 ，我们可以用 ...
2018-06-19 10:45 0 20284 推荐指数：
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python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制，包含独热编码（One-Hot Encoding）代码) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign ...
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原文链接：http://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/51374487 问题由来 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。 例如，考虑一下的三个特征： ["male", "female"] ["from ...
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