One-Hot Coding（随手记）

最新推荐文章于 2024-05-29 16:05:29 发布
最新推荐文章于 2024-05-29 16:05:29 发布
阅读量522 收藏
点赞数
分类专栏： 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_38236333/article/details/89397805
版权

简介

One Hot Coding（One Hot编码）是计算机在处理多分类的时候常见的表现形式。同时，在数据处理时，也能通过One Hot coding使数据特征张量更加的稀疏，从而减小计算量。
在处理数据的时候，一般是变为矩阵的表现，那么某些无法用矩阵表示的多种分类就会分解为多维度。

ros开发增加clion常用模板及初始化配置(二)
苏凯的博客
08-05 1300
定义model， 顺序模型 model = tf.keras.Sequential() # 新建一个顺序模型 添加模型的层,一个顺序模型可能由多个层组合在一起 model.add(Dense(xxx)) model.add(Sigmoid()) 编译模型，指定模型的参数和优化器,损失函数） model.compile(opt, loss） 训练模型 model.fit(X,y,训练轮数，batch_size) 模型预测 model(X) model.predict()
python 独热码_One-hot coding（独热编码）
weixin_39630762的博客
12-10 1043
在数据预处理中，为了方便模型的输入，常常会把非数值类型量化成数值类型。其中比较简单的一种处理离散型数值编码方式叫one-hot coding(独热编码)1、概念独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。2、介绍其实编码方式并不难理解，N位状态寄存器来对N个状态进行编码就是将所有...
One-hot coding（独热编码）
weixin_33924312的博客
11-21 1964
在数据预处理中，为了方便模型的输入，常常会把非数值类型量化成数值类型。其中比较简单的一种处理离散型数值编码方式叫one-hot coding（独热编码） 1、概念 独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。 2、介绍 ...
机器学习实战：数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）
weixin_30646315的博客
06-02 1727
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","uses Safari","uses Internet Explorer"] 如果将上述特征用...
one hot coding
u010844092的专栏
11-14 424
主要是将原类别特征分解为数字0或者1的特征，这样原来的特征将变得稀疏化，取1的时候，表示属于某一类，取0表示不属于某一类 下边链接是详细介绍：http://blog.youkuaiyun.com/dulingtingzi/article/details/51374487
独热编码（One-Hot Coding）
weixin_45142381的博客
12-31 1352
独热编码
One-hot编码
最新发布
a6181816的博客
05-29 767
One-hot编码是一种有效处理类别型数据的方法，广泛应用于各种机器学习和数据处理任务中。通过将类别型数据转换为二进制向量，One-hot编码使得机器学习算法能够处理这些数据。然而，对于高基数特征，需要考虑其他技术（如嵌入向量）来应对维度灾难问题。
计算广告小窥[下]要啥自行车！
龙心尘
08-26 6003
一是总结自己已掌握的知识，二是降低同学们的学习成本。本人能力有限，更缺乏实践经验，文章内容多为书籍和论文的读后感，若有不当或者错误之处，还望各位同学指出，我定悉心求教。在此，向编写《计算广告》的刘鹏和王超两位老师致谢，向各位paper作者致谢。
ML学习分享系列3_计算广告小窥[下]要啥自行车！
寒小阳
08-22 2万+
提笔写这篇博客，我的内心是惶恐的。原因很简单，作为一个资历尚浅的研究生，是没有资格对计算广告这样一个伟大的行业、领域和学科来评头论足的。之所以这么做，一是总结自己已掌握的知识，二是降低同学们的学习成本。本人能力有限，更缺乏实践经验，文章内容多为书籍和论文的读后感，若有不当或者错误之处，还望各位同学指出，我定悉心求教。在此，向编写《计算广告》的刘鹏和王超两位老师致谢，向各位paper作者致谢。
使用Keras编写神经网络预测大乐透彩票，并利用历史数据回测
笔墨留年。
11-27 3万+
写在最前面 首先郑重声明，这个赚不了钱！赚不了钱！赚不了钱！重要的话说三遍！ 纯粹出于兴趣和技术做了个小实验，指望这个赚钱不太可能鸭！emmm，但可能会让你赔钱赔的少一点？ 转载请注明出处：https://blog.youkuaiyun.com/aaronjny/article/details/103276212 前言 以前从没买过彩票，前几天一时兴起，随机买了几注，然后兴致勃勃地等开奖。中奖序列出来后，比...
one-hot encoding
醉糊涂仙的博客
07-19 4893
1. one-hot 1.1 one-hot编码 　　什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如图： 上图中我们已经对每个特征进行了普通的数字编码：我们的feature...
基于神经网络的分类（one-hot）
03-08
基于神经网络的分类，train+test+predict，还有生成one-hot编码格式的函数。很好用，推荐，有已经训练号的权重文件checkpoint等。
机器学习：数据预处理之独热编码（One-Hot）详解
赵英超的博客
01-03 10万+
一. 什么是独热编码？ ———————————————————————————————————————— 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？例子如下： 性别特征：["男"，"女"] 祖国特征：["中国"，"美国，"法国"...
机器学习之One-Hot Encoding详解
wuyy0224的博客
07-06 7157
标签： AI什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。假设有如下表格，记录了某网站访问者的三个信息：性别，来自，使用的浏览器：考虑以下三个特征：性别：["男","女"]来自：["北京","上海","广州"]使用的浏览器：["Firefox"," Chrome","Safari","Internet Explorer"]如果将上述特征用数字表示。例如：性别：["男",
one-hot编码的理解
weixin_44293973的博客
08-30 549
上图用十进制数对每种特征进行了编码，feature1有两种可能的取值，feature2有4种可能的取值，feature3有3种可能的取值。比如说feature3有3种取值，或者说有3种状态，那么就用3个状态位来表示，以。1：我 2：爱 3：爸爸 4：妈妈 5：中国。然后，用one-hot对每句话提取特征向量：（图来源于网络）one-hot是比较常用的文本特征。one-hot编码，又称“...
独热编码（One-Hot）及其代码
一个很水的计算机研究生的博客
11-02 3万+
1. 为什么使用 one-hot 编码？ 问题： 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。 目的： 如果要作为机器学习算法的输入，通常我们需要对其进行特征数字化。什么是特征数字化呢？例如： 性别特征：["男"，"女"] 祖国特征：["中国"，"美国，"法国"] 运动特征：["足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒乓球"] ...
数据处理——One-Hot Encoding
热门推荐
null的专栏
03-03 12万+
一、One-Hot Encoding     One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码，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。     在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为“male”和“female”。在机器学习任务中，对于这样的特征，通常我们需要对其进行特征数字化，如下面的例子：
独热编码（One-Hot Encoding）介绍及实现
天空下的斌的博客
03-21 3万+
在数据处理和特征工程中，经常会遇到类型数据，如性别分为[男，女]（暂不考虑其他。。。。），手机运营商分为[移动，联通，电信]等，我们通常将其转为数值带入模型，如[0,1], [-1,0,1]等，但模型往往默认为连续型数值进行处理，这样其实是违背我们最初设计的，也会影响模型效果。 独热编码便是解决这个问题，其方法是使用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，其中只有一位有效。 如自然编码为：0，1 独热编码为：10，01 可以理解为对有m
大神手把手教你：(Python)序列数据的One Hot编码
AiFool的博客
09-02 9243
原文链接机器学习算法无法直接用于数据分类。数据分类必须转换为数字才能进一步进行。在本教程中，你将发现如何将输入或输出的序列数据转换为一种热编码，以便于你在Python中深度学习的序列分类问题中使用。看完本教程后，你将会了解：· 1.什么是整数编码和One-Hot编码，以及为什么它们在机器学习中是必需的。· 2.如何在Python中手工计算一个整数编码和One-Hot编码。· 3.如何使用
《图解网络 - 小林 coding》下载
11-30
《图解网络 - 小林 coding》是一本由小林 coding 编写的图解网络相关内容的书籍。如果您希望下载这本书，您可以通过以下途径进行下载： 首先，您可以前往亚马逊、京东、当当等在线图书商城进行购买下载。在这些电子...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值