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Transformer系列 _1 数据处理 笔记2021-06-29

数据处理

课程来源 ： YouTube wangshuseng https://www.youtube.com/watch?v=NWcShtqr8kc&t=0s
PPT ： https://github.com/wangshusen/DeepLearning

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年龄是数值特征
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性别是二分类特征
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国籍是分类特征
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对国籍进行one-hot encoding ，因为国籍之间是不能表示大小的。
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注意将0保留 当作“未知”类别，比如一些缺失的数据。
在这里插入图片描述
例子：
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Why using one-hot vectors?

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明显不合理，用标量表示categorical feature 没有意义
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processing Text Data

把文本变成单词
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用哈希表记录词频。
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完成后，对哈希表进行排序，由高到低。
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换成index之后，目的 保留常用词，删掉低频词。
为什么去掉低频词？
1.没有意义
2.字典大，计算量大，容易overfitting
Transformer系列 _1 数据处理 笔记2021-06-29_第13张图片

One-hot Encoding

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Transformer系列 _1 数据处理 笔记2021-06-29_第15张图片
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