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 ...
参考文档:https: lumingdong.cn application practice of embedding in recommendation system.html Embedding的理解 Embedding,即嵌入,起先源自于 NLP 领域,称为词嵌入 word embedding ,主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示,最终可以可以得到一种词的向量化表达,即用一个抽象的稠密向 ...
2021-03-30 20:06 0 414 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 ...
前面章节尝试了K均值聚类模型,准确率并不高。接下来我们尝试一种新方法:支持向量机(SVM)。 支持向量机 支持向量机(support vector machine/SVM),通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终 ...
概述 自然语言是非常复杂多变的,计算机也不认识咱们的语言,那么咱们如何让咱们的计算机学习咱们的语言呢?首先肯定得对咱们的所有文字进行编码吧,那咱们很多小伙伴肯定立马就想出了这还不简单嘛,咱们的计算机不都是ASCII编码的嘛,咱直接拿来用不就好啦?我只能说too young too ...
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 ...
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 ...