機器學習：數據預處理之獨熱編碼（One-Hot）
前言 ———————————————————————————————————————— 在機器學習算法中，我們經常會遇到分類特征，例如：人的性別有男女，祖國有中國，美國，法國等。這些特征值並不是連續的，而是離散的，無序的。通常我們需要對其進行特征數字化。 那什么是特征數字化呢？例子 ...
原文：【知識相關】機器學習之獨熱編碼（One-Hot）詳解（代碼解釋）
One Hot編碼，又稱為一位有效編碼，主要是采用N位狀態寄存器來對N個狀態進行編碼，每個狀態都由他獨立的寄存器位，並且在任意時候只有一位有效。 One Hot編碼是分類變量作為二進制向量的表示。這首先要求將分類值映射到整數值。然后，每個整數值被表示為二進制向量，除了整數的索引之外，它都是零值，它被標記為 。 聽概念的話顯得比較復雜，我們來看一個例子。 假設我們有一群學生，他們可以通過四個特征來形 ...
2020-03-02 23:15 0 1691 推薦指數：
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獨熱編碼（One-Hot）的理解
https://www.imooc.com/article/35900 參考上面大神的原文，說的非常透徹。非常便於理解。感謝 感謝 自己做個小筆記，便於自己學習 特征值是離散的，無序的。 如： 性別特征：["男"，"女"] 祖國特征：["中國"，"美國，"法國 ...
one-hot 編碼
def onehot(labels): '''one-hot 編碼''' #數據有幾行輸出 n_sample = len(labels) #數據分為幾類。因為編碼從0開始所以要加1 n_class = max(labels) + 1 #建立一個batch所需要的數組，全部賦 ...