OneHot

特征工程指南

坚持头脑风暴创建模板或公式检查/重新审视以前的工作特征分类一些预处理似乎永远都是必要的很高的基数（即包含大量不同的值）会带来很稀疏的数据填补缺失值是一个难点Onehot编码One-of-K给一个长度为K
necther·2018-07-14 16:06

softmax loss层的求导反向传播

假设网络最后一层的输出为zz，经过softmax后输出为pp，真实标签为yy（onehot编码），则损失函数为：L=−∑i=1CyilogpiL=−∑i=1C
keep_forward·2018-07-08 11:16

谷歌机器学习速成课程学习笔记

1framing2深入了解3tensorflow4pandas5tensorFlow基本步骤6泛化7数据集划分8特征工程良好的特征：清理数据特征缩放处理极端离群值分箱清查熟悉数据编程训练9特征组合组合onehot
lovecencen1893·2018-06-26 11:41

word2vec 介绍

2）损失语义信息，onehot随机给每个词语进行编号映射，无法表示词语之间的关系。所以wordembeding的优势如下：1）将词语映射成一个固定维度的向量，节省空间。
jcsyl_mshot·2018-06-12 22:22

机器学习 数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）

数据科学家RakshithVasudev简要解释了onehot编码这一机器学习中极为常见的技术。你可能在有关机器学习的很多文档、文章、论文中接触到“onehot编码”这一术语。
BruceCheen·2018-05-29 23:53

用scikit-learn掌握机器学习（三）特征提取和预处理

从分类数据中提取特征fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizeronehot_encoder=DictVectorizer()#字典转onehot
polarislove1113·2018-05-21 19:03

TensorFlow入门：简单的分类任务和overfitting

coding:utf-8-*-#@Time:2018/5/1417:20#@Author:HJH#@Site:#@File:classification.py#@Software:PyCharm#利用独热编码onehot
M_Z_G_Y·2018-05-14 21:15

Tensorflow-数据集简单分类（使用MNIST数据集）

一个onehot向量除了某一位数字是1以外，其余维度数字都是0，比如标签0将表示
ai_XZP_master·2018-05-07 11:39

分类时为什么都选择one hot编码

这里可以做一个思考啊，分类时，一般都会选择把类别用onehot进行编码，比如共有5个类，那么就有5个编码[10000][01000][00111][00010][00001]这是为什么呢？
keep_forward·2018-04-16 16:52

tfrecords 格式数据集 的one hot 问题

tfrecords格式本身没有onehot,而mnist数据集打开的时候就有选项，很方便。
chinasea·2018-04-09 11:59

tensorflow中交叉熵系列函数总结

importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.InteractiveSession()分类标签用onehot向量表示，1的下标就是类别号。
冰冰火·2018-03-28 11:18

用DCGAN生成手写体数字图像代码解析

dcgan_tensorflow/tree/master/mnist项目共有四个python文件，分别是util.py，load.py，model.py和train.pyutil.py文件把项目中用到的工具函数整理到一起，包括onehot
Chris77Yang·2018-03-15 19:24

用DCGAN生成手写体数字图像代码解析

dcgan_tensorflow/tree/master/mnist项目共有四个python文件，分别是util.py，load.py，model.py和train.pyutil.py文件把项目中用到的工具函数整理到一起，包括onehot
Chris77Yang·2018-03-15 19:24

tensorflow版本CTPN代码阅读

fine-scaleproposal的x1,y1,x2,y21000*4.假设有1000个proposalgt_classes:类别，其实是恒为11000*1gt_ishard:都是01000*1gt_overlaps:相当于onehot
FantDing·2018-03-04 17:17

python 中one—hot 三种编码方式

我们可以使用以下三种方式来实现one-hot手动OneHot编
AI东海·2018-01-25 14:15

词向量word2vec（词嵌入Word Embedding）极简原理介绍及TF实践

而如果采用类似OneHot编码则会导致向量维度
shohokuooo·2018-01-06 00:01

XGB v.s. LGB

Leaf-wisewith深度限制，从所有叶子中找增益最大的叶子分裂决策树算法XGB：exact决策树LGB：Histogram加速XGB：无LGB：直方图做差（父－兄弟）categoricalfeatureXGB：需要onehot
AiirrrrYee·2017-11-28 14:34

R语言使用稀疏矩阵onehot编码问题

将需要onehot的那些列合并，形成一个矩阵或者数据框X1,然后使用OneHotEncoder.fit与transform来onehot,可用sparse参数来指定是否需要稀疏矩阵格式total_onehot
aloneme·2017-10-11 00:00

大神手把手教你：(Python)序列数据的One Hot编码

摘要：不懂OneHot编码？让大神手把手教你（文中代码可以直接运行），用小例子清晰明了的带你进入Onehot编码！
乱蓬头199302·2017-07-14 15:54

tensorflow编程一些需要知道的 - 4

训练1024维特征的数据集合，multi-label，转成多个1的onehot的label,2个全连接。
mao_feng·2017-03-30 14:44

faster rcnn 基本概念

GTboxes(x1,y1,x2,y2,label)，左上的坐标和右下的坐标+labelim：imageROI：regionofinterestbbox：bounding-boxregression：和onehot
guotong1988·2017-01-25 00:00

基于sklearn 的one hot encoding

1.onehot编码的由来在实际的应用场景中，有非常多的特征不是连续的数值变量，而是某一些离散的类别。比如在广告系统中，用户的性别，用户的地址，用户的兴趣爱好等等一系列特征，都是一些分类值。
bitcarmanlee·2016-05-21 22:54

one-hot编码

为什么要使用onehot编码呢？
christ1750·2016-03-19 21:08

深度学习在自然语言处理研究上的进展

传统的主流自然语言处理方法是基于统计机器学习的方法，所使用的特征大多数是基于onehot向量表示的各种组合特征。这个特征表示方式会导致特征空间非常大，但也带来一个优点。
Hosee·2016-01-25 14:00

深度学习在自然语言处理研究上的进展

传统的主流自然语言处理方法是基于统计机器学习的方法，所使用的特征大多数是基于onehot向量表示的各种组合特征。这个特征表示方式会导致特征空间非
zkl99999·2016-01-20 12:36
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