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自然语言处理实践Task3

One-hot这里的One-hot与数据挖掘任务中的操作是一致的，即将每一个单词使用一个离散的向量表示。具体将每个字/词编码一个索引，然后根据索引进行赋值。

只爱写代码·2020-08-22 12:37

python OneHotEncoder()

X=OneHotEncoder().fit_transform(X_data).todense()#one-hot编码importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderdefoneHot

泥鳅812·2020-08-22 11:25

词向量（Word Embedding）和单词预测（Word Prediction）

在分类问题中，采用的编码为one-hot编码，例如总共有五类，属于第二类的标签为（0,1,0,0,0）。但是在一篇文章中，单词的个数有成千上万个，倘若还是用one-hot编码，会消耗过多计算资源。

爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:38

网上收集的使用OneHotEncoder一些要点

1、获取编码后的特征名称https://blog.csdn.net/cjm083121/article/details/94064950将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理

lizz2276·2020-08-22 11:50

Sklearn 中 OneHotEncoder 解析

将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。离散特征进行one-hot编码后，编码后的特征，其实每一维度的特征都可以看做是连续的特征。

智商25的憨憨·2020-08-22 11:40

机器学习之One-Hot Encoding

很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，有可能是分类值。考虑以下三个特征：["male","female"]["fromEurope","fromUS","fromAsia"]["usesFirefox","usesChrome","usesSafari","usesInternetExplorer"]如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如：["male","fromUS","usesInt

关关雎鸠ԅ(¯﹃¯ԅ)·2020-08-22 11:22

不同的交叉熵函数 cross_entropy

softmax_cross_entropy_with_logits输入[batch,num_classes],labels应该和输入维数一样，一般需要进行one-hot编码。

福桐·2020-08-22 04:01

神经网络中cross-entropy函数

看这博文的，应该都知道机器学习中常见的交叉熵损失函数；下面这个是神经网络中的交叉熵函数，也就是当输出为one-hot编码以及类似的拥有多个输出神经元的形式，防止有时怀疑自己是不是记错，可以借此文回忆一下

进军编程·2020-08-22 03:13

Pandas—时间索引

独热编码即One-Hot编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。

令狐公子·2020-08-22 02:18

特征工程：一行代码搞定one-hot编码

本文介绍两种one-hot编码方法。第一种方法针对字符类型的特征变量；第二种方法针对数值型特征。

么心learning·2020-08-22 02:24

京东算法面经集合

将类别按频次排序，频次特别低的一部分合并特征哈希PCA降维按照该特征对应目标值进行合并使用每个分类对应目标变量均值+偏差，或出现频数代替考虑平均数编码（高基数类别特征）Embedding将离散型特征进行one-hot

ming6383·2020-08-22 02:54

SQL(8) one-hot（多值列拆分成二值）

sql刷题1、多值列拆分成二值1、多值列拆分成二值--(1)拆分列SELECTid,INSTR(fruits,'apple')ASapple,INSTR(fruits,'banana')ASbananaFROMconsume_fruits;--(2)去重distinct/groupby--(3)求和SELECTt.id,SUM(apple)ASapple,SUM(banana)ASbananaFR

视界IT·2020-08-21 22:52

数据挖掘竞赛-员工离职预测训练赛

TheGB·2020-08-21 21:31

使用RNN训练语言模型

标记化：Tokenize建立一个字典，将每个单词转成一个one-hot向量，也就是字典中的索引。使用EOS标记附加到训练集中每个句子的结尾。如果有些单词不在词典里（生词），可以

骑鱼的喵喵·2020-08-20 08:43

PyTorch快速入门教程七(pytorch下RNN如何做自然语言处理)

之前做分类问题的时候大家应该都还记得我们会使用one-hot编码，比如一共有5类，那么属于第二类的话，它的编码就是(0,1,0,0,0)，对于分类问题，这样当然特别简明，但是对于单词，这样做就不行了，比如有

weixin_34278190·2020-08-20 08:50

mini-batch 版交叉熵误差的实现

https://blog.csdn.net/weixin_43114885/article/details/903789144.2.4mini-batch版交叉熵误差的实现one-hot格式的监督数据defcross_entropy_error

云和月·2020-08-20 05:02

文本分类概论

：在文本中提取关键词表示文本中文文本预处理主要包括分词jieba等工具，具体算法参考相关文章去停用词维护停用词表（包括高频的代词连词介词等），特征提取过程中删除停用表中出现的词等文本表示1.词袋模型（one-hot

五癫·2020-08-20 01:16

NLP之词向量

2.用向量代表词的好处3.词嵌入的由来在上文中提过，one-hot表示法具有维度过大的缺点，那么现在将vector做一些改进：1、将vector每一个元素由整形改为浮点型

weixin_30333885·2020-08-19 20:15

CTR预估算法（浅层模型）

输入是one-hot之后的特征，输出是点击广告的概率。对于类别型特征，one-hot之后，每一个取值都变成了一维新的特征。

Yasin_·2020-08-19 16:02

word2vec简单介绍

独热表示（One-hotrepresentation） One-hot用一个很长的向

yshujuan·2020-08-19 06:45

sklearn特征抽取----01字典类型特征提取（DictVectorizer）

(dict)进行特征值化类和方法类DictVectorizer(sparse=True)默认为True，返回一个sparse矩阵False，不转换为sparse矩阵类DictVectorizer实现了one-hot

寅月十八·2020-08-19 05:12

one-hot独热编码

one-hot独热编码one-hot是常用的处理文本序列数据和离散数据的技术，在机器学习中，对数据进行预处理时很常用的方法。

大墅哥哥·2020-08-19 05:35

什么是One-Hot 编码？在深度学习中有什么应用

一、One-HotEncodingOne-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码，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。在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为“male”和“female”。在机器学习任务中，对于这样的特征，通常我们需要对其进行特征数字化，如下面的例子：有如下三个特征属性性别：[

leonorandzzzz·2020-08-19 05:24

吴恩达深度学习编程作业 one-hot编码

#单词级的one-hot编码importnumpyasnp#利用split方法对样本进行分词，在实际应用中还需要从样本中去掉标点和特殊符号samples=['Thecatsatonthemat.','Thedogatemyhomework

每天吃一个苹果·2020-08-19 05:46

从 one-hot 到 softmax，再到交叉熵，技术一脉相承

1.one-hot编码的来源神经网络实际上可以看作传统逻辑电路的推广。逻辑电路里面的信号只有0，1两个结果，而神经网络里面的信号，利用sigmoid函数强制变换到(0,1)区间。神经网络的二分类模型，第一层的每个神经元，都可以生成一个空间线性分割的判别式，经过sigmoid函数激活，变换到(0,1)区间。因此，第一层输出的n个节点，表示输入向量分别落入n个分割平面的哪一侧。从第二层开始，输入节点的

quicmous·2020-08-19 03:09

一个简单例子说明白softmax 逻辑回归与 one-hot 编码的关系

1.one-hot只关注最强分量看一个简单例子：假设神经网络模型输出三分类结果(z1,z2,z3)(z_1,z_2,z_3)(z1,z2,z3)，已知某训练样本xxx的类别是(1,0,0)(1,0,0)(1,0,0)，模型参数调整前输出(0.9,0.7,0.5))(0.9,0.7,0.5))(0.9,0.7,0.5))，参数调整后输出为(0.9,0.6,0.6.)(0.9,0.6,0.6.)(0.

quicmous·2020-08-19 03:37

Tensorflow入门四-手写数据集MNIST识别神经网络并实现存取模型（one-hot编码，softmax,交叉熵）

上一篇：Tensorflow入门三-多变量线性回归（矩阵点乘叉乘转置Numpy，附练习数据集百度云资源）https://blog.csdn.net/qq_36187544/article/details/89477715下一篇：Tensorflow入门五-卷积神经网络（断点续训实现，基本概念、tf卷积函数、cifar数据集百度云资源及tf实现）https://blog.csdn.net/qq_36

执契·2020-08-19 03:34

label：one-hot 与标量转化

文章目录label：one-hot与标量转化一、标量转化为one-hot向量二、one-hot向量转化为标量label：one-hot与标量转化一、标量转化为one-hot向量fromkeras.utilsimportto_categoricaldata

pentiumCM·2020-08-19 02:45

深度学习工作笔记003---数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）

JAVA技术交流QQ群：170933152问题由来在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。例如，考虑一下的三个特征：["male","female"]["fromEurope","fromUS","fromAsia"]["usesFirefox","usesChrome","usesSafari","usesInternetExplorer"]如果将上述特征用数字表示，效率会高

credreamer·2020-08-19 02:46

scikit-learn库学习-特征工程

scikit-learn库2.1DictVectorizer2.2OneHotEncoder2.3FeatureHasher二、特征管道1、优点2、用法（串行化）一、分类特征常用的解决方法是独热编码（One-Hot

fengshaguan·2020-08-19 01:04

Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数案例解读和结合one-hot编码计算Loss

使用Pytorch框架进行深度学习任务，特别是分类任务时，经常会用到如下：importtorch.nnasnncriterion=nn.CrossEntropyLoss().cuda()loss=criterion(output,target)即使用torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数。那nn.CrossEntropyLoss()内部到底是啥？？nn.CrossEnt

梦坠凡尘·2020-08-19 01:27

深度学习 | 案例：逻辑回归方式实现Mnist手写数字识别（softmax/交叉熵/one-hot）

1.tensorflow简介TensorFlow是google基于distbelief开发的第二代人工智能学习系统，tensor(张量)意味着N维数组，Flow（流）意味着数据流图的计算，tensorFlow为流图从一端流向另外一端的计算，是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理的系统。其可被运用于图像识别、语音识别、计算机视觉和广告等多项机器学习和深度学习领域，可在智能手机、数千台

admin_maxin·2020-08-19 01:10

（三）深度学习入门之one_hot编码、Logistic回归、softmax函数与交叉熵

1.onehot编码one-hot的基本思想：将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若你的这一特征中有N个不相同的取值，那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态，one-hot编码保证了每一个取值只会使得一种状态处于

xuzkbd·2020-08-19 00:08

特征抽取: sklearn.feature_extraction.DictVectorizer

当特征的值是字符串时，这个转换器将进行一个二进制One-hot编码。One-hot编码是将特

weixin_30902251·2020-08-19 00:56

连续属性离散化与sklearn.preprocessing.KBinsDiscretizer

2、K-bins离散化（分箱）KBinsDiscretizer类使用k个等宽的bins把特征离散化：默认情况下，输出是被one-hot编码

望百川归海·2020-08-18 11:16

机器学习实战(基于scikit-learn和TensorFlow)学习心得(9)--one-hot encoding

当我们想在model里训练文字类的数据的时候,比如房子距离海边的距离这种描述(<1HOCEAN,INLAND,ISLAND,NEARBAY,NEAROCEAN)我们可以简单的给这五种描述赋值1-5,但结果却不好.这五种其实是完全不同的五种类型,如果我们用1-5进行编码那么1跟2的相似度肯定要大于1跟5,机器就会产生错觉.为了避免这种误差.one-hotencoding就派上用场了.我们假设5个二进

带刀的骑士·2020-08-18 10:37

tf.one_hot使用

就是将原来用一维表示的特征如：分类问题共7类，用一维表示就是0,1,2,3,4,5,6中的某个数字来表示某一类而one-hot就吧它们变成[[1.0.0.0.0.0.0.][0.1.0.0.0.0.0.

Xurui_Luo·2020-08-17 20:14

imagenet数据集类别标签和对应的英文中文对照表

预测结果输出one-hot类型，最大概率的下标即为对于类别号0:'tench,Tincatinca',丁鲷(鱼)1:'goldfish,Carassiusauratus',金鱼，鲫鱼2:'greatwhiteshark

黑条纹的白斑马·2020-08-17 15:41

利用np.eye(n)(x)进行one-hot化

np.eye(3)生产一个单位矩阵3*3的单位矩阵当np.eye(3)后面跟一个整数i时，此时取得是该矩阵的第i行。tp1=np.eye(3)tp1=[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]tp1[2]取该矩阵的第2行，为[0，0，1]当np.eye(3)后面跟一个数列时，此时取得是该矩阵的多个行tp1[1][2]取的是矩阵索引为1，2的行；分别为[0,1,0][0,0,1]该结果恰好是

chixinshaonian·2020-08-17 15:30

CV】keras_resnet 在cifar10数据集上分类

码农有道2020-06-0114:29:17510收藏展开文章目录1.导入库2.数据准备2.1加载训练集2.2加载测试集2.3对类别做One-Hot编码2.4对图片像素的0-255值做归一化，并减去均值

starzhou·2020-08-17 15:39

Keras 官方example理解之--pretrained_word_embeddings.py

对Embedding一直有点迷迷糊糊的，今天看了关于Embedding层的介绍，大概就是将one-hot转换成紧凑的向量表示吧。

sanra123·2020-08-17 14:33

独热（one-hot）编码的tensorflow实现

一、独热编码独热编码，又称一位有效码，用序列化的数字（只有0和1）表达特征。主要思路是使用N位数字对N种情况进行编码。举个例子，对[0,1,2,3]分别进行编码。由于有4种情况，序列的长度为4，对应数字的位置1，其余置0。所以：[1,0,0,0][0,1,0,0][0,0,1,0][0,0,0,1]二、几个必要函数掌握了独热编码的规律，我们先来看一段代码，了解几个必要的函数。importtenso

不觉岁华成暗度·2020-08-17 13:00

Tensorflow+MNIST+CNN+模型保存与读取

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)#以one-hot

puchapu·2020-08-17 13:52

np.eye()函数详细用法（生成数组以及将数组转成one-hot形式）

np.eye()函数的原型：numpy.eye(N,M=None,k=0,dtype=,order=‘C)返回的是一个二维2的数组(N,M)，对角线的地方为1，其余的地方为0.参数介绍：（1）N:int型，表示的是输出的行数（2）M：int型，可选项，输出的列数，如果没有就默认为N（3）k：int型，可选项，对角线的下标，默认为0表示的是主对角线，负数表示的是低对角，正数表示的是高对角。（4）dt

徕胖·2020-08-17 13:45

独热编码(One-Hot Eocode)

一.概述One-Hot编码，又称为一位有效编码，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。

bestrivern·2020-08-17 12:18

独热编码(待补充)

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空间的某个点。将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。

Y_hero·2020-08-17 11:03

深度学习（9）-word embedding