one-hot

[R]_使用grepl()和正则表达式对文本数据进行独热编码（One-Hot Encoding）

说实话，我觉得独热编码这个独热编码翻译实在是拗口，甚至它的英文名One-HotEncoding都要好听一点，其实对学习统计的同学，可能虚拟变量/哑变量（dummyvariable）更加亲切一点，其实独热编码和虚拟变量/哑变量就是一回事。那么为什么用grepl()来做这个事儿呢，因为grepl()返回的是逻辑变量，也就是True和Flase，把True设为1，把Flase设为0就能轻松地完成One-
吃过了没·2022-12-06 00:56

ＮＬＰ工程师需要掌握的知识

1、机器学习算法：LR、SVM、DT、BOOST、K-MEANS、crf2、深度学习算法：cnn、rnn、lstm、attention、transformer、gpt、bert3、词向量的表达方式：one-hot
凤舞九天v·2022-12-05 19:57

银行客户信用风险评估项目

说明：4.5-4.10特征分布，做法相同（第一次）4.11-4.14连续型数据特征分布，做法相同（第一次）4.15-4.36离散型数据和连续型数据的缺失值处理（第二次）4.37-4.38数字编码和One-Hot
随便1111·2022-12-05 09:04

面对无法投入模型训练的object类型数据在头疼，快来使用我的丝滑小连招

面对无法投入模型训练的object类型数据在头疼，快来使用我的丝滑小连招前言丝滑小连招tip1-get_dummies完美one-hot（str->int）tip2-rename_dims解决重名问题！
大气层煮月亮·2022-12-05 08:52

【学习笔记】《Python深度学习》第六章：深度学习用于文本和序列

文章目录1处理文本数据1.1单词和字符的one-hot编码1.2使用词嵌入1.3从原始文本到词嵌入2循环神经网络2.1Keras中的循环层2.2LSTM层和GRU层2.3实例：使用LSTM进行IMDB电影评论分类
Schanappi·2022-12-04 15:58

NLP基础--词向量（从One-hot到Word2Vec）

1.什么是词向量在自然语言处理中，面临的首要问题是如何让模型认识我们的文本信息，比如向模型中输入‘我爱北京天安门’，那模型是如何认识文本的？词，是自然语言处理中基本单位，将数据输入到模型中，尽可能的让模型明白其中的含义，那就面临一个问题：如何表示一个词？词向量：词向量（Wordembedding），又叫Word嵌入式自然语言处理（NLP）中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词汇表的单词或
DonngZH·2022-12-04 03:13

交叉熵：pytorch版本 vs 日常版本

而在机器学习的分类问题中，真实分布p(x)是one-hot形式，表明独属于one-hot中1对应的角标的那个类，因此这也是为什么交叉熵常用于做分类问题的损失函数。
遨游的菜鸡·2022-12-03 22:52

解决accuracy_score报错Classification metrics can‘t handle a mix of continuous and multiclass targets

问题原因：label和predicted类型不一致如果label是one-hot形式，需要在inputs_labels后面加.argmax(axis=1)进行反one-hot编码acc=accuracy_score
yimenren·2022-12-03 14:15

ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of multiclass and continuous-multioutput targe

报的错误因为真实与预测维度不一致导致#原本的predictions=model.predict(x_val,batch_size=BS)truelabel=y_val.argmax(axis=-1)#将one-hot
limeilv____·2022-12-03 14:43

GCN的Python实现与源码分析

目录一、GCN基本介绍二、GCN的Keras实现Cora数据集预处理1.将Cora节点的类别标签进行one-hot编码2.将Cora.cite文件转化为邻接矩阵形式3.将数据集划分成训练集、验证集、测试集
zhenyu_qiu·2022-12-03 11:03

人工智能、深度学习、机器学习常见面试题301~320

304.词嵌入为何不采用one-hot向量
fpga和matlab·2022-12-03 09:29

自然语言处理（NLP）与词嵌入

很久以前看吴恩达老师的视频和西瓜书时用jupyter写的，今天想起来就把它转到这里，one-hot表达的不足：每个单词都是独立的、正交的，不能把同类单词的关系表示出来。
目睹闰土刺猹的瓜·2022-12-03 08:34

吴恩达深度学习 5.2 序列模型-NLP和词嵌入

1.知识点单词的向量表示：one-hot：向量长度为词典全部单词数，对应单词的位置用1表示，其他位置用0表示。缺点是每两个单词向量的乘积都为0，无法获取词与词之彰的相似性和相关性。
垚焱焱·2022-12-03 08:03

序列模型-NLP和词嵌入

1、词汇表征：one-hot表征、词嵌入2、学习词嵌入word2vec：Word2vec算法是一种简单的计算更加高效的方式来实现对词嵌入的学习Skip-gram：所做的是在语料库中选定某个词（Context
weixin_34132768·2022-12-03 08:01

深度学习系列 -- 序列模型之自然语言处理与词嵌入（Natural Language Processing and Word Embeddings）

神经概率语言模型5.2Word2Vec5.2.1Skip-gram5.2.2CBOW5.2.3负采样5.3Glove6情感分类7词嵌入除偏7.1中和本身与性别无关的词汇：7.2均衡本身与性别有关的词汇1词嵌入one-hot
已退游，勿扰·2022-12-03 08:27

gumbel-softmax trick

VAE和GAN里面训练的时候常用的技巧，主要是为了解决那种预测是"hard"，即输出是一个one-hot的决策时，没有办法直接计算后续损失的情况。
Reza.·2022-12-02 22:26

pandas缺失值处理及数据离散化isnull、notnull、dropna、nan、fillna、replace、qcut、value_counts、cut、one-hot编码get_dummies

一、pandas缺失值处理获取缺失值的标记方式：如NAN或其他标记方式以NAN为例，判断数据中是否存在NAN：pd.isnull(df)或pd.notnull(df)若存在缺失值NANdropna(axis='rows')：删除存在的缺失值，不会修改原数据，需接收返回值fillna(value,inplace=True)：填充缺失值value：要替换成的值inplace：若为True，将修改原数据
learning-striving·2022-12-02 11:12

深度学习之循环神经网络

目录一、序列模型之循环神经网络RNN1.1定义与特点1.2场景应用1.3循环神经网络（RNN二、RNN处理字符串2.1转化字典2.2RNN处理字符串：one-hot向量格式2.3RNN处理字符串：转化字典的另外一种方式三
谷雨白·2022-12-02 07:06

语言模型和编解码模型

文本表示模型：one-hot,tf-idf,n-gram,nnlm,word2vec,elmo,GPT,bert,albert1.one-hot优点：简单快速，缺点：不能体现词的重要性，高维稀疏，不能体现词与词之间的关系解决办法
小杨变老杨·2022-12-02 00:55

seq2seq中的embedding以及attention

原本encoder输出的是每个单词对应的编号，比如说输出152819四个编号分别对应我爱中国，简单来说是将这4个编号用one-hot的形式作为decoder的输入，但是这样会使得维度特别
Cooodiiiing·2022-12-01 17:22

数据处理 | pandas入门专题——离散化与one-hot

在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法，在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能——离散化和one-hot。
TechFlow·2022-12-01 10:09

DL-Pytorch Task02:文本预处理；语言模型；循环神经网络基础

目录文本预处理读入文本分词用现有方法分词语言模型n元语法语言模型语言模型数据集时序数据的采样循环神经网络基础one-hot向量初始化模型参数定义模型裁剪梯度定义预测函数困惑度定义模型训练函数循环神经网络的简洁实现定义模型习题知识点摘录文本预处理文本是一类序列数据
DEREKLN·2022-12-01 09:49

pytorch中交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss()的真正计算过程

在此强调一点，pytorch中CELoss并不会将输入的target映射为one-hot编码格
月光下的小趴菜·2022-11-30 21:38

Transformer：网络架构

传统one-hot编码标签的网络学习过程中，鼓励模型预测为目标类别的概率趋近1，非目标类别的概率趋
不存在的c·2022-11-30 19:10

PyTorch学习（九）--Softmax Classifier

2、y的标签编码方式是one-hot。我对one-hot的理解是只有一位是1，其他位为0。3、多分类问题，标签y的类型是LongTen
just kidding°·2022-11-30 12:29

深度学习入门（五十七）循环神经网络——循环神经网络从零开始实现

深度学习入门（五十七）循环神经网络——循环神经网络从零开始实现前言循环神经网络——循环神经网络从零开始实现教材1独热编码(one-hot)2初始化模型参数3循环神经网络模型4预测5梯度裁剪6训练7小结前言核心内容来自博客链接
澪mio·2022-11-29 14:45

机器学习算法系列（二十）-梯度提升决策树算法（Gradient Boosted Decision Trees / GBDT）

阅读本文需要的背景知识点：自适应增强算法、泰勒公式、One-Hot编码、一丢丢编程知识一、引言  前面一节我们学习了自适应增强算法（AdaptiveBoosting/AdaBoostAlgorithm）
Saisimonzs·2022-11-29 11:42

Catboost-算法原理

TargetStatisticsGreedyTSHoldoutTSLeave-one-outTSOrderedTSOrderedBoostingObliviousTree总结一下catboost关键的知识点TargetStatistics常规处理类别特征的方法是one-hot
八刀一闪·2022-11-29 10:51

机器学习之 线性回归，lasso,ridge回归，对数几率回归（逻辑回归），线性判别分析

@机器学习之线性回归，对数几率回归（逻辑回归），线性判别分析模型是方法，策略是函数例如最小二乘，算法是求解方法属性特征处理：二值离散特征（0和1）有序连续特征（1，2，3对应小中大）无序离散特征（one-hot
倪风俠·2022-11-29 09:36

文本表征 Text Representation

基于one-hot、tf-idf、textrank等的bag-of-words；主题模型：LSA（SVD）、pLSA、LDA；基于词向量的固定表征：Word2vec、FastText、GloVe基于词向量的动态表征
jzwei023·2022-11-29 06:16

自注意力机制

独热编码（One-hot编码）对每一个词汇都设置一个位置，比如：apple=[100000...]bag=[010000...]cat=[00100.
Ashley_ly·2022-11-28 22:35

机器学习中交叉熵cross entropy是什么，怎么计算？

项目背景：人体动作识别（分类），CNN或者RNN网络，softmax分类输出，输出为one-hot型标签。
Kenn7·2022-11-28 22:12

自然语言处理9——word2vec

文章目录1.文本表示：从one-hot到word2vec1.1one-hot1.2word2vec1.2.1CBOW1.2.2Skip-Gram2.word2vec实践参考1.文本表示：从one-hot
Growing_Snake·2022-11-28 18:09

CV笔记——上采样的方法及空洞卷积感受野计算

一、为什么语义分割中要把标签转换为one-hot,而不是1，2，3…?
WWtianxiang·2022-11-28 15:01

NLP之基于Bi-LSTM和注意力机制的文本情感分类

1.2.2Bi-LSTM(Attention)模型结构2.实验2.1实验步骤2.2算法模型1.理论1.1文本分类和预测(翻译)文本分类的输入处理和预测(翻译)不同:预测(翻译)通常用eye()把每个输入向量转换为one-hot
Cheng_0829·2022-11-28 08:46

什么是One-Hot编码

比如：我们要把“红、黄、绿”这三种颜色用One-Hot编码后输入给计算机，其中每种颜色都选自一个颜色集合{红、橙、黄、绿、青、蓝、紫}。
碎紫晴汐·2022-11-27 19:56

详解one-hot编码

博主原创文章，转载请注明出处https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/11269257.html一、什么是one-hot编码？
weixin_30547797·2022-11-27 19:54

One-hot编码

什么是Onehot编码？onehot编码又叫独热编码，其为一位有效编码，主要是采用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，并且在任意时候只有一位有效。Onehot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，除了整数的索引之外，它都是零值，它被标记为1。举个例子：在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征。例如：人的
淼仔爱学习·2022-11-27 19:52

机器学习One-Hot编码

目录1什么是One-Hot编码？2One-Hot编码示例3sklearn中的OneHotEncoder4One-hot编码在机器学习领域的应用1什么是One-Hot编码？
赵广陆·2022-11-27 19:51

One-hot编码

使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式
jiaqi_yom·2022-11-27 19:21

one-hot编码

one-hot编码什么是one-hot编码one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。
躺平yyds·2022-11-27 19:20

Pytorch以及tensorflow中KLdivergence的计算

ypredy_{pred}ypred指的是模型的输出的预测概率，形如[0.35,0.25,0.4];ytruey_{true}ytrue是一个one-hot形式的真实概率，形如[0,1,0]。
中杯冰美式·2022-11-27 11:33

fastText学习——文本分类

之前主要有One-hot、BagofWords、N-gram、TF-IDF词向量表示方法，但它们存在不足：转换得到的向量维度很高，需要较长训练时间；没有考虑单词与单词之间的关系，只是进行了统计。
Quinn-ntmy·2022-11-27 08:03

文本张量的表示方法

把文本转化为向量有两种方法：one-hot编码word2vecwordembedding1.one-hot编码【使用稀疏的向量表示文本，占用空
IT之一小佬·2022-11-27 01:21

快速构建一个简单的对话+问答AI （上）

文章目录前言part0资源准备基本功能语料停用词问答闲聊语料获取part01句的表达表达one-hot编码词嵌入大致原理实现简单版复杂版如何训练转换后的形状part02循环神经网络RNNRNN投影图RNN
Huterox·2022-11-26 17:33

独热编码（One-Hot）及其代码

1.为什么使用one-hot编码？问题：在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。
一个划水的计算机研究生·2022-11-26 17:26

机器学习之One-Hot Encoding详解

one-hot编码解释-数据预处理之独热编码（One-HotEncoding）标签：AI什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。
无艳影·2022-11-26 17:26

【NLP学习笔记】One-hot encoding：独热编码

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:[X,XL,XXL]，那么就使用数值的映射
月满星沉·2022-11-26 17:56

One-Hot 编码

0.前言对于One-Hot编码这个概念，经常被提及，但One-Hot编码到底是什么？下面将对此进行总结。1.什么是One-Hot编码？
林下月光·2022-11-26 17:56

详解one-hot独热编码

1.one-hot独热独热，是机器学习中初学者经常听到的一个词。从字面意义看，独表示唯独，一家独大，独占鳌头，独热表示只有1个热，其他都是凉的。事实也是如此。我们来看一个独热编码的例子：[0,1,0,0,0]可以看到，上面只有一个1，其他都是凉凉的0，这就是独热。假设，我们有5种状态：金、木、水、火、土。我们给这5个状态留了5个空，它们都有专门的位置。数字位置编号金0木1水2火3土4自从有了这个规
TF男孩·2022-11-26 17:26
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