獨熱編碼OneHotEncoder簡介
在分類和聚類運算中我們經常計算兩個個體之間的距離，對於連續的數字（Numric）這一點不成問題，但是對於名詞性（Norminal）的類別，計算距離很難。即使將類別與數字對應，例如{‘A’，‘B’，‘C’}與[0,1,2]對應，我們也不能認為A與B，B與C距離為1，而A與C距離為2。獨熱編碼正是 ...
原文：OneHotEncoder獨熱編碼和 LabelEncoder標簽編碼
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的取值范圍是 , ，特征B的取值范圍是 , .如果使用logistic回歸，w x w x ，因為x 的取值太大了，所以x 基本起不了作用。所 ...
2017-11-16 21:00 9 30865 推薦指數：
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參考這篇文章： https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7792693.html 總結：我們使用one-hot編碼時，通常我們的模型不加bias項 或者 加上bias項然后使用正則化手段去約束參數；當我們使用啞變量編碼時，通常我們的模型都會加bias ...
python 數據處理中的 LabelEncoder 和 OneHotEncoder
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