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One-Hot
特征工程
fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer实例化dt=DictVectorizer(sparse=False)调用方法dt.fit_transform()输入字典数据或字典的迭代器并转化用的是
one-hot
Little_Raccoon
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2023-09-08 16:47
np_utils.to_categorical函数
np_utils.to_categoricalnp_utils.to_categorical作用:to_categorical()用于分类,将标签转为
one-hot
编码。
人工智能有点
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2023-09-05 05:08
函数用法
AI之旅
深度学习
python
[多标签分类]MultiLabelBinarizer: 从
one-hot
到multi-hot
]MultiLabelBinarizer:从
one-hot
到multi-hot背景知识OnehotencoderLabelEncoderMultiLabelBinarizer总结背景知识多类别分类:labelspace
MasterQKK 被注册
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2023-08-30 08:20
Python
Machine
Learning
分类
python
numpy
【大模型AIGC系列课程 2-3】动手为ChatGPT打造第二大脑
文本向量的应用
one-hot
文本向量!pipinstalljiebaimportjieba#中文分词包text='''6月27日,世界经济论坛发布了《2023年10大新兴技术》报告。
小爷毛毛(卓寿杰)
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2023-08-27 00:56
大模型AIGC
AIGC
Pandas数据分析教程-数据处理
pandas-02-数据清洗&预处理B.数据处理1.重复值处理2.map逐元素转换3.值替换4.改变索引值5.离散化与分箱6.检测过滤异常值7.排列与随机采样8.根据类别生成
one-hot
向量,向量化文中用
Wumbuk
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2023-08-26 21:17
pandas
pandas
数据分析
数据挖掘
scikit-learn中OneHotEncoder用法
One-Hot
编码,又称为一位有效编码,是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值,然后,每个整数值被表示为二进制向量,将整数索引标记为1,其余都标为0。
嘿嘻哈呀
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2023-08-26 08:38
机器学习
scikit-learn
python
机器学习
深度学习--RNN基础
表示方法:[seq_len:一句话的单词数,feature_len:每个单词的表示方法]文本信息的表达方式:
one-hot
:多少个单词就有多少位编码。
2301_76725413
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2023-08-24 10:32
深度学习
rnn
人工智能
理解softlabel的好处
从标签平滑和知识蒸馏理解SoftLabel-极市社区从softmax的损失函数曲线上理解,hardlabel监督下,由于softmax的作用,
one-hot
的最大值位置无限往1进行优化,但是永远不可能等于
江汉似年
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2023-08-19 14:56
深度学习基础
深度学习
pytorch
python
机器学习重要内容:特征工程之特征抽取
目录1、简介2、⭐为什么需要特征工程3、特征抽取3.1、简介3.2、特征提取主要内容3.3、字典特征提取3.4、"
one-hot
"编码3.5、文本特征提取3.5.1、英文文本3.5.2、结巴分词3.5.3
逐梦苍穹
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2023-08-16 09:10
人工智能
机器学习
人工智能
python
特征工程
chatgpt
one-hot
编码
定义独热码,在英文文献中称做one-hotcode,直观来说就是有多少个状态就有多少比特,而且只有一个比特为1,其他全为0的一种码制。通常,在通信网络协议栈中,使用八位或者十六位状态的独热码,且系统占用其中一个状态码,余下的可以供用户使用。有6个状态的独热码状态编码为:000001,000010,000100,001000,010000,100000。
SangrealLIlith
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2023-08-12 12:33
nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss
CrossEntropyLoss的一个特例,只用于二分类问题,而CrossEntropyLoss可以用于二分类,也可以用于多分类,在计算nn.CrossEntropyLoss时,真实的label会被处理成
one-hot
东城青年
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2023-08-11 03:13
人工智能
one-hot
编码和哑变量(dummy)编码
1.One-Hot编码和哑变量(DummyVariable)编码
one-hot
编码和哑变量编码得到的结果很相似。
Sun_Sherry
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2023-08-06 23:29
机器学习
D2L学习记录-10-词嵌入word2vec
词嵌入出现的原因:由于
one-hot
编码的词向量不能准确表达不同词之间的相似度(任何两个不同词的on
@ZyuanZhang
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2023-08-05 22:37
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Pytorch学习记录
学习
word2vec
2023华数杯数学建模C题完整论文,包括每个问题的代码
然后,通过
One-Hot
编码处理婴儿行为特征和入睡方式,我们使
C灿灿数模
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2023-08-05 05:44
数学建模
2018年1月18日
FGO七章进入14节,周六能通关就行了【上午折腾离网率任务,基本没花时间摸鱼,但是效率比较慢,主要是预想外的bug比较多花了不少时间……另外categorical数据如何
one-hot
化的问题也还是没有解决
真昼之月
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2023-08-04 13:52
快速计算
one-hot
码中“1”所对应的下标
在实际应用时,我们时常会需要找一个多bit信号最高位的1或最低位的1所对应的下标。想找到最高位的1或者最低位的1下标可以通过for循环遍历每个bit位,如下代码所示:integeri;reg[$clog2(DATA_WIDTH)-1:0]idx;wire[DATA_WIDTH-1:0]din;always@(*)beginidx='d0;for(i=0;i
不吃葱的酸菜鱼
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2023-08-01 10:43
FPGA
硬件设计
Pandas将数据转化为
one-hot
形式
defpreprocessing(dfdata):dfresult=pd.DataFrame()#PclassdfPclass=pd.get_dummies(dfdata['Pclass'])dfPclass.columns=['Pclass_'
安替-AnTi
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2023-08-01 00:00
机器学习
pandas
one-hot
word2vec
目标;对于一个很稀疏的特征,如onehot,想把它压缩到维度很小,并且不同的
one-hot
向量之间不再是相互正交的。
纯_edc5
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2023-07-28 15:30
《机器学习》西瓜书习题 第 3 章
.书中有提到,可以把xxx和bbb吸收入向量形式w^=(w;b)\hat{w}=(w;b)w^=(w;b).此时就不用单独考虑bbb了.其实还有很多情况不用,比如说使用了one−hot\mathrm{
one-hot
云玩家-cloud
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2023-07-28 13:05
python
机器学习
BCELoss、BCEWithLogitsLoss / 二元交叉熵损失函数(Binary Cross Entropy Loss)
BCELossinput:经过Sigmoid函数激活后的预测概率+对应的真实标签(一般使用
one-hot
表示)介绍BCELoss:BCELoss是二元交叉熵损失函数(BinaryCrossEntropyLoss
HealthScience
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2023-07-26 11:34
Pytorch相关
pytorch
深度学习
python
自然语言处理与词嵌入
1、词表特征前面介绍过表征单词的方式是首先建立一个较大的词汇表(例如10000),然后使用
one-hot
的方式对每个单词进行编码。
Q渡劫
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2023-07-25 00:06
深度学习
神经网络
深度学习
人工智能
Factorization Machines(论文笔记)
样例一:一个简单的例子,train是一个字典,先将train进行“
one-hot
”coding,然后输入相关特征向量,可以预测相关性。
Knight840
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2023-07-24 20:04
论文笔记
论文笔记
pytorch 中分类网络损失函数
1、分类网络搭建如图搭建简单的分类网络,以二分类为例:二分类网络2,10,2分别代表:输入的特征数,隐藏神经元的个数,输出的概率(
one-hot
编码)prediction=net(x):概率可以为负数[
深度学习努力中
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2023-07-22 15:10
深入理解: 为什么MSE Loss不适合处理分类任务?
任务场景假设当前任务为猫狗二分类任务,猫的label为1,
one-hot
编码为[0,1],狗的label是0,
one-hot
编码为[1,0];假设选取模型的最后输出维度为(N,2),其中N为Batchsize
高斯小哥
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2023-07-18 23:43
深度学习
PyTorch
分类
机器学习
人工智能
深度学习笔记之Transformer(五) Position Embedding铺垫:Word2vec
深度学习笔记之Transformer——PositionEmbedding铺垫:Word2vec引言回顾:关于词特征表示的
One-hot
\text{
One-hot
}
One-hot
编码目标函数构建关于语料库与任务目标似然函数构建
静静的喝酒
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2023-07-16 15:50
深度学习
机器学习
深度学习
Word2vec
机器学习技术(四)——特征工程与模型评估
特征工程与模型评估(1️⃣)文章目录机器学习技术(四)——特征工程与模型评估(:one:)一、特征工程1、标准化2、特征缩放3、缩放有离群值的数据4、非线性转换5、样本归一化6、特征二值化7、标称特征编码(
one-hot
天海一直在AI
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2023-07-15 17:27
机器学习技术
机器学习
人工智能
文本向量化学习笔记
离散表示方式包括
one-hot
,tfidf,N-gram以及共现矩阵等方式。分布式连续表示有word2vec和fasttext等方式。
仰望星空的小狗
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2023-07-15 12:47
【学习笔记】关于transformer
1.Embedding一文读懂Embedding的概念,以及它和深度学习的关系-知乎
one-hot
编码当矩阵过于稀疏时计算开销大,于是加上Embedding层,通过Embedding层(矩阵乘法)实现降维
一轮秋月
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2023-06-23 22:10
科研基础
深度学习
人工智能
机器学习
三、MNIST手写数字分类任务项目实战
MNIST手写数字分类任务,最终得到的是10个值,也类似一个
one-hot
编码格式,表示该图片是0-9数字的概率,概率值最大的就是预测的最终结果当然标签也得是
one-hot
编码格式,例如标签图片是2,对应
beyond谚语
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2023-06-21 09:28
分类
机器学习
人工智能
交叉熵(Cross Entropy)损失函数
假设有NNN个样本,每个样本有CCC个类别,yi∈{0,1}Cy_i\in\{0,1\}^Cyi∈{0,1}C表示第iii个样本的真实标签(
one-hot
编码),yi^∈[0,1]C\hat{y_i}\
有梦想的咕噜
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2023-06-21 09:08
机器学习
深度学习
人工智能
Pytorch常用的函数(二)pytorch中nn.Embedding原理及使用
最初,人们为了方便,采用
One-Hot
编码格式。以一个只有10个不同词的语料库为例(这里只是举
undo_try
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2023-06-20 23:54
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python语法
pytorch
embedding
深度学习
【期末总复习】神经网络与深度学习蒲公英书
浅层学习
one-hot
向量相似度的概念局部表示和分布式表示示例学习器准确率机器学习的三个基本要素:模型、学习准则、优化算法【概念】期望风险【概念】损失函数【运用】三分类问题【概念】过拟合【概念】欠拟合超参数
hellenionia
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2023-06-18 23:23
深度学习
神经网络
人工智能
特征提取方法:
one-hot
和 TF-IDF
转载:https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7755545.html推荐阅读:https://blog.csdn.net/lanhaier0591/article/details/78702558https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51472816one-hot和TF-IDF是目前最为常见的用
千寻~
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2023-06-18 06:57
机器学习
one
onehot
tf-idf
深度学习-Word Embedding的详细理解(包含
one-hot
编码和cos余弦相似度)
这两天在费劲的研究单词嵌入Embedding,好不容易稍微懂了一点,赶紧记下来省的忘了。ont-hot编码:一般在输入的时候,都会将所有的单词看作一个向量,只把当前的单词置为1,以下为几组单词表和单词向量的表示方式:当前单词为apple[apple,man,banana,cat......,orange,kite][1,0,0,0...0,0]当前单词为cat[apple,man,banana,c
Vivinia_Vivinia
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2023-06-18 06:24
深度学习
embedding
one-hot
cos余弦相似度
面试之类别数据处理(
one-hot
、embedding)
场景描述类别型特征(CategoricalFeature)是指反映(事物)类别的数据,是离散数据,其数值个数(分类属性)有限(但可能很多),比如性别(男、女)、血型(A、B、AB、O)等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式,除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入,对于逻辑回归、支持向量机等模型来说,类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。(连续变量:在一
AI路上的小白
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2023-06-18 06:24
机器学习面试
机器学习
人工智能
深度学习
Word2Vec原理简单解析
下面介绍比较主流的两种词语向量化的方式:第一种即
One-Hot
编码是一种基于词袋(bagofwords)的编码方式。假设词典的长度为N即包含N个词语,并按照顺序依次排列。
kuokay
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2023-06-16 17:31
人工智能
word2vec
深度学习基础入门篇[10]:序列模型-词表示{
One-Hot
编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}
【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明:部分项目为网络经典项目方便大家快速学习,后续会不断增添实战环节(比赛、论文、
汀、人工智能
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2023-06-16 17:58
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深度学习入门到进阶
深度学习
word2vec
自然语言处理
人工智能
词向量
自然语言处理: 第二章Word2Vec
一.理论基础维度很高(与语料库有关),计算复杂稀疏性,浪费计算效率,只有一个元素是1其他都是0缺乏语义信息,无法衡量语义相似度无法处理未知单词而在
One-Hot
的基础上,Word2Vec是一种分布式表达字
曼城周杰伦
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2023-06-15 23:07
自然语言处理
自然语言处理
word2vec
数学建模
深度学习笔记之循环神经网络(十)基于循环神经网络模型的简单示例
深度学习笔记之循环神经网络——基于循环神经网络模型的简单示例引言文本表征:
One-hot
\text{
One-hot
}
One-hot
向量简单示例:文本序列的预测任务数据预处理过程生成文本数据遍历数据集,构建字典抓取数据
静静的喝酒
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2023-06-14 15:28
深度学习
机器学习
深度学习
rnn
循环神经网络代码实例
One-hot向量
NLP学习笔记十一-word2vec模型
我们只知道,NLP这一领域在ward2vec出现之前肯定也是有很大程度发展的,那么想要用将自然语言用计算机进行处理,进行计算,我们必须对自然语言进行数字转换,那在一些词向量编码没有出现之前,我们一般使用
one-hot
Mr Gao
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2023-06-13 23:14
自然语言处理
自然语言处理
学习
笔记
BiSeNet on Sun-RGBD utils
1.SUNlabel.npytotensorBiSeNet在CamVid数据集上输入的label是RGB图片,就是说每一个类都已经用对应的R,G,B替换了然后在模型训练阶段,对于每个像素点,采用的是
one-hot
谢小帅
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2023-06-13 18:13
1.Python数据分析项目——二手车价格预测
1.总结流程具体操作基本查看查看缺失值、查看重复值、查看数值类型预处理缺失值处理(确定是否处理后,使用筛选方式删除)拆分数据、标签的特征处理(处理成0/1格式)、特征工程(
one-hot
编码)数据分析groupby
想成为数据分析师的开发工程师
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2023-06-09 11:22
数据分析-统计分析
python
数据分析
数据挖掘
机器学习
人工智能
【python-keras深度学习-基本卷积神经网络mnist数字识别】
搭建基本卷积神经网络进行数字识别mnist数据集中有0-9共10个数字,如何使用卷积神经网络进行识别,除了keras封装好的函数外,还需要进行
one-hot
编码,将类别特征转化为数值变量,比如我要识别的数字为
路-路-路
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2023-06-08 04:10
深度学习
python
keras
nlp-语言表示模型
也可以分为一下四种方式:1.基于
one-hot
、tf-
90后程序猿_llj
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2023-06-07 00:58
自然语言处理
nlp
人口普查数据集独热编码转换
寻找数据最佳表示的过程被称为“特征工程”,在实际应用中许多特征并非连续的数值,比如国籍、学历、性别、肤色等,这些特征被称为离散特征(或分类特征),对于多数模型来说,需要预先对离散特征进行数字编码,独热编码(
one-hot
九灵猴君
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2023-04-20 13:19
机器学习
python
机器学习
pandas
词的表示方法——词向量
词的表示方法:一、
one-hot
(最简单)独热编码是一种将单词转化为稀疏向量的方法,其中每个单词都表示为一个只有一个元素为1其余元素均为0的向量,其维度由词库的大小决定。。
我是小蔡呀~~~
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2023-04-20 00:38
乱七八糟
机器学习
人工智能
改进版的CBOW模型
单词的表示:将单词转化为固定长度的向量(
one-hot
表示),神经网络的输入层的神经元个数就可以固定下来。CBOW模型:它是根据上下文预测目标词的神经网络。
算法技术博客
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2023-04-19 18:32
学习笔记
神经网络
深度学习
人工智能
Embedding改进CBOW
问题一、输入层的
one-hot
表示和权重矩阵的乘积。
one-hot
表示占用内存过多,计算
one-hot
表示与权重矩阵的乘积,需要花费大量时间。问题二、中间层和权重矩阵的乘积以及Softmax层的计算。
算法技术博客
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2023-04-19 18:31
学习笔记
CBOW
skip gram模型的实现
如果标签为
one-hot
表示,即
算法技术博客
·
2023-04-19 18:01
学习笔记
skip
gram
nlp
Softmax回归——事实上是一个分类问题
分类从回归到多分类均方损失无校验比例校验比例Softmax和交叉熵损失总结回归vs分类回归:估计一个连续值分类:预测一个类别从回归到多分类分类问题从回归的单输出变成了多输出,输出的个数等于类别的数量,对应值为预测为该类的概率均方损失使用
one-hot
富有一文
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2023-04-17 22:15
#
动手学深度学习
分类
机器学习
Softmax回归
多分类问题
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