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 ...
原文：【知识相关】机器学习之独热编码（One-Hot）详解（代码解释）
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，它被标记为 。 听概念的话显得比较复杂，我们来看一个例子。 假设我们有一群学生，他们可以通过四个特征来形 ...
2020-03-02 23:15 0 1691 推荐指数：
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机器学习中 为何要使用 独热编码 one-hot
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 ...
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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，无序的。 如： 性别特征：["男"，"女"] 祖国特征：["中国"，"美国，"法国 ...
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 ...