ont-hot （独热）编码
定义：One-Hot Encoding即 One-Hot 编码，也称独热编码，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，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
作用：由于分类器往往默认数据数据是连续的，并且是有序的，但是在很多机器学习任务中，存在很多离散（分类）特征，因而将特征值转化成数字时，往往也是不连续的， One-Hot 编码解决了这个问题。
举个例子：
假设有3个特征分别是
feature1=[use iphone,use huawei,use oppo];
feature2=[man,woman];
feature3=[from China,from US,from England,from Brazil]
分别对每个特征进行0-n的记数，例如feature1就是[0,1,2];feature2就是[0,1];feature3=[0,1,2,3]
[use iphone,man,from US]即是[0,0,1]
Qustion: 对[use iphone,man,from US]进行独热编码
选择特征数目最多的为准，如选择feature3编码为[0001,0010,0100,1000] 其中的1可以看成是特征位数，例如from China在第一位，所以为0001；
0000为激活特征
然后将特征串联成一串
最后编码为[0001,0000,0000,0001,0000,0000,0010,0000,0000]
简写为[1.,0.,0.,1.,0.,0.,1.,0.,0.]
以上是本人的理解，如有问题请大神们指出，免得本人一错到底，本人不甚感激