参考这篇文章： https: www.cnblogs.com lianyingteng p .html 总结：我们使用one hot编码时，通常我们的模型不加bias项 或者 加上bias项然后使用正则化手段去约束参数 当我们使用哑变量编码时，通常我们的模型都会加bias项，因为不加bias项会导致固有属性的丢失。 这一句话总结，再好好领会。 另外这篇文章对于特征的一些处理，也是不错的: http ...
2019-03-24 11:04 0 576 推荐指数：
在《定量变量和定性变量的转换（Transform of Quantitative & Qualitative Variables）》一文中，我们可以看到虚拟变量（Dummy Variable）与独热编码（ One Hot Encoding）非常相似，其不同之处在于：在虚拟编码方案中，当特征 ...
独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，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。 例如对六个状态进行编码： 自然顺序码为 000,001,010,011,100,101 独热编码则是 ...
在分类和聚类运算中我们经常计算两个个体之间的距离，对于连续的数字（Numric）这一点不成问题，但是对于名词性（Norminal）的类别，计算距离很难。即使将类别与数字对应，例如{‘A’，‘B’，‘C’}与[0,1,2]对应，我们也不能认为A与B，B与C距离为1，而A与C距离为2。独热编码正是 ...
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 ...
问题引入 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： 如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如： 但是，即使转化为 ...
参考文章： http://www.ruanyifeng.com/blog/2007/10/ascii_unicode_and_utf-8.html https://mp.weixin.qq.com ...
"] 运动特征：["足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒乓球"] 怎么转化成独热码呢 ...
最重要的是 1.便于网络传输。 2.不可见性。 （一）Encoding VS. Encryption 很多人都以为编码（Encoding）和加密（Encryption）是同一个意思。编码和加密都是对格式的一种转换，但是它们是有区别的。编码是 公开的，比如下面要介绍的Base 64编码 ...
