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 ...
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可以实现对特征向量的one hot,但并不适用于文本的处理。 代码和新闻文本文件可到我github主页下载:htt ...
2019-03-16 22:26 0 1151 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
),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 ...
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 ...
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 ...