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​獨熱編碼（One-Hot Encoding） 是指把一列類別性特征（或稱名詞性特征，nominal/categorical features）映射成一系列的二元 連續特征的過程，原有的類別性特征有幾種可能取值，這一特征就會被映射成幾個二元連續特征，每一個特征代表一種取值 ...

一、為什么要用獨熱編碼？ 在很多機器學習任務中，特征並不總是連續值，而有可能是分類值。 離散特征的編碼分為兩種情況： 1、離散特征的取值之間沒有大小的意義，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot編碼 2、離散特征的取值有大小的意義，比如size:[X,XL,XXL ...

一個向量(1.0,0.0,3.0)它有2中表示的方法 密集：[1.0,0.0,3.0] 其和一般的數組無異 稀疏：(3,[0,2],[1.0,3.0]) 其表示的含義(向量大小，序號，值) 序號從0開始 本地向量和矩陣 本地向量（Local Vector）存儲在單台機 ...

學習sklearn和kagggle時遇到的問題，什么是獨熱編碼？為什么要用獨熱編碼？什么情況下可以用獨熱編碼？以及和其他幾種編碼方式的區別。 首先了解機器學習中的特征類別：連續型特征和離散型特征 拿到獲取的原始特征，必須對每一特征分別進行歸一化，比如，特征A的取值范圍 ...

概要 主要介紹左右特征向量以及重要的性質。 左右特征向量 下面給一個簡單結論，   **證明**：不妨假設 $x$ 是一個單位向量，計算給出 $\mu=\mu x^*x=(x^*A)x=x^*Ax=x^*(Ax)=x^*(\lambda x)=\lambda x^* x ...

特征值是線性代數中一個十分重要且有用的內容，其用途並不僅僅在於解線代期末試卷上的一道道題，而更在於每根被撥動的吉他弦上，在於搜索引擎的網頁分級算法和潛語義索引里，在於生物學上對種群變遷的研究中，在於 數字位圖的壓縮處理里……在后續的研究中，我們將揭開這些應用場景的面紗，逐漸體會特征值的強大 ...

一、VectorAssembler 二、VectorIndexer 主要作用：提高決策樹或隨機森林等ML方法的分類效果。 VectorIndexer是對數據集特征向量中的類別（離散值）特征（index categorical features ...