今天阅读到一篇关于one-hot编码的文章,这篇文章主要回答了两个问题: 机器学习为什么需要one-hot编码? 为什么不能直接用数据预测模型? one-hot编码把分类数据转化为二进制格式,供机器学习使用。 下图是one-hot编码的一个实例: [1] https ...
背景 接触tensorflow时,学习到mnist,发现处理数据的时候采取one hot编码,想起以前搞FPGA状态机遇到过格雷码与独热码。 解析: 将离散型特征使用one hot编码,确实会让特征之间的距离计算更加合理。 比如,有一个离散型特征,代表工作类型,该离散型特征,共有三个取值。 不使用one hot编码,其表示分别是x , x , x 。两个工作之间的距离是, x , x , d x ...
2020-01-05 23:08 0 1488 推荐指数:
今天阅读到一篇关于one-hot编码的文章,这篇文章主要回答了两个问题: 机器学习为什么需要one-hot编码? 为什么不能直接用数据预测模型? one-hot编码把分类数据转化为二进制格式,供机器学习使用。 下图是one-hot编码的一个实例: [1] https ...
One-Hot编码,又称为一位有效编码,主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,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。这首先要求将分类值映射到整数值。然后,每个整数值被表示为二进制向量,除了整数的索引之外,它都是零值 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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,无序的。 如: 性别特征:["男","女"] 祖国特征:["中国","美国,"法国 ...
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 ...