【NLP学习笔记】One-hot encoding：独热编码
一、存在问题在机器学习算法中，特征并不总是连续值，常会遇到分类特征是离散的、无序的。例如：性别有男、女，城市有北京，上海，深圳等。离散特征的编码分为两种情况：离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue]，那么就使用one-hot编码离散特征的取值有大小的意义，比如size:...
数据预处理中常见的哑编码/独热编码（One-Hot Encoding）详解（一看就懂）
通常需要处理的数值都是稀疏而又散乱地分布在空间中，然而，我们并不需要存储这些大数值，这时可以用独热编码。例如：我们需要处理4维向量空间，当给一个特征向量的第n个特征进行编码时，编码器会遍历每个特征向量的第n个特征，然后进行非重复计数。若第n个特征的最大值为K，则就把这个特征转换为只有一个值为1而其他...
1.2 处理类别型特征（序号编码、独热编码、二进制编码）
对于类别取值较多的情况下使用独热编码需要注意以下问题。 (1) 使用稀疏向量来节省空间。 在独热编码下，特征向量只有某一维取值为1，其他位置取值均为0。因此可以利用向量的稀疏表示有效地节省空间，并且目前大部分的算法均接受稀疏向量形式的输入。 (2) 配合特征选择来降低维度。 ...
Python实现类别变量的独热编码（One-hot Encoding）
本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法。目录1 OneHotEncoder2 pd.get_dummies 在数据处理与分析领域，对数值型与字符型类别变量加以编码是不可或缺的预处理操作；这里介绍...
除了独热编码，你需要了解将分类特征转换为数字特征的17种方法
分类编码是将分类列转换为一个(或多个)数字列的过程。但是，尽管有分类编码，但数据科学从业人员很容易忽略分类编码。
机器学习实战：数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）
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",...
独热编码和dummy编码的作用
参考这篇文章：https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7792693.html总结：我们使用one-hot编码时，通常我们的模型不加bias项 或者 加上bias项然后使用正则化手段去约束参数；当我们使用哑变量编码时，通常我们的模型都会加bias项，因为不加bi...
Python实现变量独热编码（One-hot Encoding）的代码
本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法。( ) 在数据处理与分析领域，对数值型与字符型类别变量加以编码是不可或缺的预处理操作；这里介绍两种不同的方法。1 OneHotEncoder 首先导入必...
pandas使用get_dummyies()进行独热编码
离散特征的编码分为两种情况： 1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型特征进...