one-hot

"A Neural Probabilistic Language Model"--论文模型解释

目录1.神经概率语言模型2.模型的表示3.模型的求解1.神经概率语言模型One-hot方式的word表示能够简单的将词进行向量化表示，但是随着词汇表（Vocabulary）的增大表示一个词的向量成为一个高维的超稀疏向量
NLP_NToo·2022-03-03 07:49

详解深度学习之 Embedding

深入理解深度学习之Embedding1.从one-hot编码引入Embedding在正式介绍Embedding之前，我们必须先理解它提出的背景，也就是说研究者提出Embedding是为了解决什么问题。
Training.L·2022-03-01 20:32

DL-Pytorch-notes 01

回归的神经网络及代码实现获取Fashion-MNIST训练集和读取数据多层感知机多层感知机pytorch实现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
DEREKLN·2022-02-28 07:03

《Python深度学习》读书笔记：第6章 深度学习用于文本和序列

目录第6章深度学习用于文本和序列6.1处理文本数据6.1.1单词和字符的one-hot编码6.1.2使用词嵌入6.1.3整合在一起：从原始文本到词嵌入6.1.4小结6.2理解循环神经网络6.2.1Keras
feiwen110·2022-02-22 07:32

《python深度学习》学习笔记与代码实现（第六章，6.1处理文本数据）

第六章深度学习用于文本和序列6.1处理文本数据自然语言处理的应用：文档分类，情感分析，作者识别甚至问答处理文本数据，就是将其转换成数值张量，即文本向量化#one_hot编码#独热编码，是处理文本最常用的编码方式#one-hot
Tersai·2022-02-22 07:20

在 Python 中进行 One-Hot 编码

目录1.介绍2.什么是One-Hot编码？
·2022-02-21 16:14

MML(skl)——C3

FeatureExtractionandPreprocessingExtractingfeaturesfromcategoricalvariablescategorical/nominalisdiscrete,adefagainstcontinuousvariableencoding:one-of-K,One-Hot
thestarrunner·2022-02-18 05:58

特征工程-个人信用评估

银行流水记录表3.用户浏览行为表4.信用卡账单记录表5.放款时间信息表1.用户基本属性表字段注释1用户id整数2性别枚举值(0表示性别未知)3职业枚举值4教育程度枚举值5婚姻状况枚举值6户口类型枚举值1.职业做One-Hot
潇洒坤·2022-02-15 01:22

词向量Word2vec

下面是记录一下，学习词向量的笔记（根据自己的风格）一、词向量假设现在词向量长度length=3，一个词对应one-hot向量，假设为1*n，乘一个hiddenmatrix，维度为n*3。
Colleen_oh·2022-02-13 07:53

推荐系统排序之FFM

比如image.png2.对于离散特征，采用你one-hot
文子轩·2022-02-12 12:07

关于‘graph embedding’中‘deepwalk’和‘node2vec‘的理解（简单版本）

（一）：为什么要做‘graphebedding’（1）：如果用‘one-hot’等进行编码时，如果节点数量比较多，编码的向量长度会比较大，而运用’graphembeddng‘
小林学编程·2022-02-12 07:21

一文让你完全弄懂逻辑回归和分类问题实战《繁凡的深度学习笔记》第 3 章 分类问题与信息论基础（上）（DL笔记整理系列）

.-1#转换为整形张量y=tf.convert_to_tensor(y,dtype=tf.int32)#one-hot编码y=tf.one_hot(y,depth=10)#改变视图，[b,28,28]=
繁凡さん·2022-02-11 07:29

NumPy Tips

概率矩阵转OneHot矩阵列表的置信区间桶区间索引列表异常值检测连续列表离散化NumPy概率矩阵转OneHot矩阵在多分类过程中，经常需要将概率矩阵转换为One-Hot矩阵，用于验证模型效果。
SpikeKing·2022-02-03 03:28

PyTorch之对类别张量进行one-hot编码

PyTorch之对类别张量进行one-hot编码本文已授权极市平台,并首发于极市平台公众号.未经允许不得二次转载.原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/src5w8
·2022-01-16 13:32

Pytorch使用笔记

one-hot编码需要导入函数：importtorch.nn.functionalasF使用F.one_hot()方式对标签进行编码。
哈喽~沃德·2021-12-04 22:25

R语言构建xgboost模型：基于叶子索引衍生出新的特征并进行独热编码（one-hot encoding）之后构建新的模型、比较加入叶子索引特征的模型的分类性能提升

R语言构建xgboost模型：基于叶子索引衍生出新的特征并进行独热编码（one-hotencoding）之后构建新的模型、比较加入叶子索引特征的模型的分类性能提升目录
Data+Science+Insight·2021-10-16 00:13

机器学习——Tensorflow、神经网络-7

Tensorflow与深度学习神经网络神经网络基础感知机感知机与逻辑回归的联系与区别演示：神经网络的发展杰弗里·埃弗里斯特·辛顿神经网络的特点神经网络的组成浅层人工神经网络模型Mnist数据集神经网络分析one-hot
lidashent·2021-10-12 16:10

《Python 深度学习》刷书笔记 Chapter 6 Part-1 神经网络处理文本序列的几种方法

文章目录处理文本数据6-1单词级别的one-hot编码6-2字符级别的one-hot编码6-3用Keras实现单词级别的one-hot编码one-hot散列技巧6-4使用散列技巧的的单词级别的one-hot
FeverTwice·2021-10-10 22:09

Pytorch深度学习实践 第九讲 多分类问题

分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.Softmax函数：使用Numpy计算交叉熵损失的过程：(One-hot
啥都不会的研究生←_←·2021-07-22 14:40

2021-05-16bert学习

MASK单词与原本的数据one-hot编码进行cross-entropy的loss计算【cls】开始【sep】中间预测上下句的话，要使用上面两个符号使用[cls]作为输出判断两个句子yesortrue防止因为使用某位置的
Cipolee·2021-06-27 14:08

word2vec理论基础2

如one-hot，TF-IDF。语意：语言逻辑中的含义。从理论上理解什么是word2vec资料：http://mccormickml.com/2016/04/19/word2ve
啊哈JC熙·2021-06-20 04:22

机器学习特征处理——独热编码（One-Hot Encoding）

在机器学习算法中，常会遇到分类特征是离散的，无序的。例如：性别有男、女，城市有北京，上海，深圳等。性别特征：["男"，"女"]=>0，1地区特征：["北京"，"上海，"深圳"]=>0，1，2工作特征：["演员"，"厨师"，"公务员"，"工程师"，"律师"]=>0，1，2，3，4比如，样本(女，北京，工程师)=>(1，0，3)，但是，这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中，因为，分类器通常数据是
李春辉·2021-06-12 02:28

one hot encoding

离散特征的编码分为两种情况：1、离散特征的取值没有大小顺序的含义比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码2、离散特征的取值有大小顺序的含义比如size:
iiiLISA·2021-06-08 21:28

一文读懂keras文本预处理

图一、图二、one-hot图三、hash_trick图四Tokenizer类的使用
Babyzpj·2021-06-06 12:10

NLP预训练模型

神经网络语言模型的训练目标是给定的上文个词，预测出现的概率；每个词输入到模型中首先经过One-hot编码，然后查询LookupTable(C)，得到每个词的Wordembedding：；经过隐藏层，之后再经过
jxnuleetcode·2021-05-19 02:11

推荐系统-重排序-CTR-FM模型及FFM等

1概述重排序模型中，特征主要使用离散one-hot编码的特征。这是由任务本身特点与历史发展以及模型特点决定的。首先就任务本身来说，主要涉及到的特征分为用户特征-物品特征-行为特征。
莱昂纳多91·2021-05-17 19:04

2017年6月28日

然而之后的工作进度就非常糟糕了，主要是scala和MLLib的人性化程度都被我大大高估了，本来觉得前者应该是java的简化版后者也应该和sklearn的上手难度差不多，结果才发现两者处处都是坑，挑了半天连数据的one-hot
真昼之月·2021-05-10 00:56

标称变量（Categorical Features）或者分类变量（Categorical Features）编码为数值变量（Continuous Features）

标称变量（CategoricalFeatures）或者分类变量（CategoricalFeatures）编码为数值变量（ContinuousFeatures）或者数值变量（NumericFeatures）one-hot
Data+Science+Insight·2021-05-06 08:41

万能的0和1 之 字典特征抽取

机器是无法识别自然语言的,机器只能识别0和1,经典的案例就是字典特征抽取0表示不存在1表示存在以国漫人物信息,做示例原始数据原始数据字典特征抽取后,终端打印结果特征抽取后的数据关于one-hot编码机器会将所有样本中
zhaoolee·2021-05-04 22:43

词向量

把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（wordembedding）one-hot最开始的词嵌入技术是采用one-h
三方斜阳·2021-04-28 21:46

KNN综合案例

这里写目录标题问题描述（1）导入模块（2）导入数据并初步选择特征（3）数据预处理a缺失值处理b从清洗后的数据中获得特征值和目标值c将特征分成两部分，即字符串特征和数字特征d将字符串特征转换为one-hot
weixin_44457930·2021-04-23 21:17

文本表示：从one-hot到word2vec

文本表示的意思是把字词处理成向量或矩阵，以便计算机能进行处理。文本表示是自然语言处理的开始环节。文本表示按照细粒度划分，一般可分为字级别（charlevel）：如把“邓紫棋实在太可爱了，我想养一只”这句话拆成一个个的字：｛邓，紫，棋，实，在，太，可，爱，了，我，想，养，一，只｝，然后把每个字用一个向量表示，那么这句话就转化为了由14个向量组成的矩阵。文本表示：分为离散表示和分布式表示。离散表示的代
dingtom·2021-04-19 17:52

kaggle员工离职预测案例(1)

step2:对文本型变量进行One-Hot编码处理step3.1:降采样step3.2过采样训练集、测试集划分：1.降采后的数据2.过采后的数据传送门建模处理过程请看《kaggle员工离职预测案例(2)
jo~jo·2021-04-19 16:43

01 GCN图卷积神经网络

代表右边）X是一个m*|V|大小的矩阵，代表节点特征，每个节点有m维的特征节点特征：对社交网络：用户资料（年龄，学历，地区），用户画像等生物信息网络：基因表达图谱，基因功能信息等节点没有特征:可以使用one-hot
Monk丶·2021-04-19 15:21

数据分析项目 基于K-Means算法的广告聚类分析（4）----特征数字化：独热编码（One-Hot）

一、为什么要进行特征数字化这是没有进行特征数字化之前的数据素材类型广告类型合作方式广告尺寸广告卖点0jpgbannerroi140*40打折1jpgbannercpc140*40满减2jpgbannercpc140*40满减3jpgbannercpc140*40满减4jpgbannercpc140*40满减5jpgbannercpc140*40满减可以看到，这些数据都是文本类型的数据，这是不能够使
Deep,dark,fantasy·2021-04-15 22:45

机器学习面试基础1

如何处理高维组合特征(medium)比较欧式距离与曼哈顿距离(medium)为什么一些场景中使用余弦相似度而不是欧式距离(medium)One-hot的作用是什么？为什么不直接使用数字作为表示？
Kloping·2021-04-11 22:23

Python下数值型与字符型类别变量独热编码（One-hot Encoding）实现

1OneHotEncoder2pd.get_dummies  在数据处理与分析领域，数值型与字符型类别变量的编码是不可或缺的预处理操作。本文基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，对机器学习中最优的编码方法——独热编码加以实现。1OneHotEncoder  首先导入必要的模块。importpandasaspdfromsklearn.preprocess
疯狂学习GIS·2021-03-30 23:44

无监督学习-词嵌入|深度学习（李宏毅）（七）

在WordEmbedding之前，常用的方法有one-hot、n-gram、co-occurrencematrix，但是他们都有各自的缺点。WordEmbedding是一种无监督的方法。
酷酷的群·2021-03-28 20:08

机器学习—XGBoost常见问题解析

2.xgboost使用之前是否需要对类别型特征进行one-hot处理？3.XGBoost与GBDT的联系和区别有哪些？4.为什么XGBoost泰勒二阶展开后效果就比较好呢？
哎呦-_-不错·2021-03-25 17:02

python

Scikit-learn官网Scikit-learn是传统的机器学习库，提供了完整的特征工程工具，比如归一化、one-hot编码，实现了很多经典机器学习算法，如线性回归、决策树、各种Boost、SVM、
sennchi·2021-03-11 14:57

CS224d L2 word2vec

03-2619:18:29categories:NLP/CS224dmathjax:truetags:[CS224d,NLP]1WordNet缺少细微差别（同义词间）缺少新词主观性大人力成本难离散化2“one-hot
gb_QA_log·2021-03-10 14:23

PyTorch学习笔记——词向量简介

向量化单词，最早的方法是one-hot表示法，但是这种表示没有包含语义信息，并且也不知道某个单词在某篇文章中的重要性。后来有人提出了TF-IDF方法，这种词袋模型能考虑到单词的重要性，但是语义的相似性
愤怒的可乐·2021-03-08 21:11

keras 中 model.predect() 与model.predict_classes()的区别

我训练的时候使用的class_mode=‘binary’，所以是one-hot编码，代码如下：y=model.predict_classes(x)y_2=mo
淡去的月影·2021-02-27 12:49

图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现)

实战解决论文分类问题(tensorflow实现)文章目录图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现)前言1.数据集的介绍2.网络的搭建3.数据的处理1.将标签提取出来并处理为one-hot
theworld666·2021-02-14 19:33

理想国pandas练习题2

需求存在stock.csv文件（文末），请完成以下需求题1：读取p_change列并计算前n天的累计和，然后绘制折线图题2：实现股票涨跌幅数据的离散化，并进行one-hot编码题3：使用交叉表计算星期与股票涨跌幅的关系题
理想国真惠玩·2021-02-13 18:07

简单明朗的 RNN 写诗教程

目录简单明朗的RNN写诗教程数据集介绍代码思路输入and输出训练集构建生成一首完整的诗代码实现读取文件统计字数构建word与id的映射转成one-hot代码随机打乱数据构建训练集构建模型批加载数据训练的过程中生成诗句开始训练诗词生成总结参考简单明朗的
段小辉·2021-01-26 15:00

简单明朗的 RNN 写诗教程

目录简单明朗的RNN写诗教程数据集介绍代码思路输入and输出训练集构建生成一首完整的诗代码实现读取文件统计字数构建word与id的映射转成one-hot代码随机打乱数据构建训练集构建模型批加载数据训练的过程中生成诗句开始训练诗词生成总结参考简单明朗的
段小辉·2021-01-26 15:00

标签平滑Label Smoothing

标签平滑LabelSmoothing前言LabelSmoothing代码实现pytorch实现损失函数：NVIDIA有个官方的实现：后续相关前言对于分类问题，lable常常是one-hot编码的，即[0,0,1,0,0
球场书生·2021-01-18 21:25

关于one-hot编码

hi各位大佬好，我是探花小明哥，之前的博文中提及的one-hot可能与常见的one-hot不太一样，针对叶子节点中的one-hot，这个肯定是多个0,1的组合，最终的结果就是直接LabelEncoder
VideoRec·2021-01-16 17:59

语言输出nm的矩阵蛇形_【语言模型系列】原理篇一：从onehot到Word2vec

这次的系列文章将会介绍NLP领域语言模型及词向量表示的发展史，原理篇会从远古时代的one-hot出现讲到时代新星bert及其改进，同时后续的实践篇将会介绍预训练模型在房产领域的工业实践应用，带你填上一个个的大坑
格灵深瞳DeepGlint·2021-01-06 19:38
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