one-hot

实战Kaggle比赛----预测房价(多层感知机)

文章目录实战Kaggle比赛----预测房价下载和缓存数据集Kaggle简介访问和读取数据集数据预处理标准正态化、缺失值填充、离散值one-hot编码小栗子帮助理解训练KKK折交叉验证模型选择提交Kaggle
Gaolw1102·2023-11-22 03:43

Transformer详解一：transformer的由来和先导知识

目录参考资料前言一、预训练二、神经网络语言模型（NNLM）：预测下一个词one-hot编码的缺陷词向量（wordembedding）三、Word2Vec模型：得到词向量CBOWSkip-gramWord2Vec
好喜欢吃红柚子·2023-11-21 10:53

文本向量化与文本处理(含详细代码)

提示：本文的数据集是IMDB数据集文章目录前言文本向量化one-hot编码单词级的one-hot编码示例字符级的one-hot编码示例使用keras实现单词级的one-hot编码词嵌入编码使用Embedding
Dream_Bri·2023-11-19 20:22

Word2Vec浅谈

论文地址：EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace个人认为，word2vec主要解决的问题是one-hot中维度过高并且稀疏的问题。
lanmengyiyu·2023-11-18 17:45

embedding的综述

0【自然语言处理】Word2Vec词向量模型详解+Python代码实战1一文读懂Embedding的概念，以及它和深度学习的关系one-hot变成地位稠密的向量，降维什么是词嵌入：讲词汇表中的词或者词语映射成固定长度的向量
stay_foolish12·2023-11-17 14:52

43 深度学习（七）：循环神经网络略谈：embedding|RNN|LSTM

的局限LSTM原理介绍LSTM------只取hn以及双向处理RNN的改进stack改进Bidirectional改进embedding改进embedding在语句处理方面，如果采用我们之前机器学习当中的one-hot
Micoreal·2023-11-15 09:44

01_文本向量表示(one-hot,TF-IDF,Embedding)学习总结(不对的地方欢迎留言指正)

文本表示分为离散表示和分布式表示，离散表示代表有词袋模型，One-hot向量，TF-IDF，n-gram这些都可以看作词袋子模型，分布式表示也叫做词嵌入，经典的模型有word2vec，包括后来的ELMO
竹林风w·2023-11-13 03:52

NLP-词向量-发展：词袋模型【onehot、tf-idf】 -＞ 主题模型【LSA、LDA】 -＞ 词向量静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】 -＞ 词向量动态表征【Bert】

onehot、tf-idf】主题模型【LSA、LDA】基于词向量的静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】基于词向量的动态表征【Bert】一、词袋模型（Bag-Of-Words）1、One-Hot
u013250861·2023-11-13 03:21

ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）的优缺点进行对比

下面是对ELMo模型、word2vec和独热编码（one-hot编码）的优缺点进行对比：独热编码（One-hotEncoding）：优点：简单，易于理解。适用于词汇表较小的场景。缺点：高维度。
chunmiao3032·2023-11-13 03:46

Transformer和ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）之间的关系

下面简要概述了Transformer和ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）之间的关系：独热编码（One-hotEncoding）是一种最基本的词表示方法，将词表示为高维稀疏向量
chunmiao3032·2023-11-13 03:46

语义向量模型for检索

one-hot基于词库构建一个向量，向量的每一维对应词库中的一个词，当向量值为1时，表示对应维度的词出现在句子中，反之则则值为0。
Qzzzzm·2023-11-12 19:16

DeepRS(001)--FM模型理论与实践

文章目录DeepRS(001)--FM模型理论与实践FM背景one-hot困境FM模型代码参考文献DeepRS(001)–FM模型理论与实践FM背景在传统的逻辑回归等相关变种模型中均认为特征是相互独立的
召唤师的峡谷·2023-11-12 16:46

蛋白质中不同氨基酸chi角原子的one-hot表示

蛋白质中的"chi角"（chiangle）通常是指侧链自由旋转的二面角，用于描述氨基酸侧链中的旋转构象。侧链是氨基酸分子的一部分，它们附着在氨基酸主链上，并可以以不同的角度自由旋转。chi角用于描述侧链旋转的几何构象。不同氨基酸的侧链具有不同数量的chi角，通常分为chi1、chi2、chi3、chi4等。每个chi角表示了侧链上的一个二面角，通常是在侧链的主要链或原子之间的角度。Chi角的值通常
qq_27390023·2023-11-11 21:17

NLP_task4文本表示_CBOW和Skip-gram模型

从one-hot到word2vecone-hot向量词向量的意思就是通过一个数字组成的向量来表示一个词，这个向量的构成可以有很多种。其中，比较简单的方式就是所谓的one-hot向量。
沐漜·2023-11-11 19:20

one-hot浅谈

首先为什么有one-hot？
lanmengyiyu·2023-11-10 16:45

独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的数据预处理技术，用于将分类变量转换为机器学习算法可以处理的数值形式

独热编码（One-HotEncoding）是一种常用的数据预处理技术，用于将分类变量转换为机器学习算法可以处理的数值形式。本文将介绍独热编码的概念、适用的数据类型，以及如何使用Python中的pandas库进行独热编码。什么是独热编码？独热编码是指将分类变量转换为二进制向量的过程。它适用于那些没有自然顺序的分类变量，如颜色、国家、产品类别等。独热编码通过创建一个新的二进制特征来表示原始变量的每个可
星光璀璨技术之心·2023-11-08 00:58

学习笔记 | 独热编码(One-Hot Encoding)

一、什么是独热编码独热编码，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，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
Bryce230·2023-11-08 00:56

Code of Deep Learning （Based on pytorch)

0.机器学习数据预处理基础One-Hot编码使用Pandas中的value_counts()函数，查看data中的特征Usercontinent的取值类型，并打印输出的内容；使用pandas中的get_dummies
WHSINE·2023-11-07 19:30

pandas 笔记：get_dummies分类变量one-hot化

1函数介绍pandas.get_dummies是pandas库中的一个函数，它用于将分类变量转换为哑变量/指示变量。所谓的哑变量，就是将分类变量的每一个不同的值转换为一个新的0/1变量。在输出的DataFrame中，每一列都以该值的名称命名pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep='_',dummy_na=False,columns=None,s
UQI-LIUWJ·2023-11-07 03:00

LangChain+LLM实战---Embedding Model

与依赖于稀疏表示(如one-hot编码)的传统方法不同，向量Emb
lichunericli·2023-11-05 18:57

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P26 自注意力机制

word表示为向量one-hotword-embedding声音信号处理每个时间窗口（Window,25ms）视为帧（Frame）,视为向量图每个节点视为一个向量Socialgraph（社交网络图）分子式【one-hot
QwQllly·2023-11-01 07:22

Datawhale Pandas 打卡-第五章 变形

三、其他变形函数这部分我认为最重要的是第三个，get_dummies，它其实是在对某些离散特征进行one-hot编码，方便后续的模型训练，我在做一些实验时
君恒_801f·2023-10-30 10:17

2019-06-10

、方法数据处理中的LabelEncoder和OneHotEncoder总结对比sklearn.preprocessing中LabelEncoder和OneHotEncoder区别数据预处理之独热编码（One-Hot
T_129e·2023-10-30 00:54

Task02:数据清洗及特征处理

此任务主要是对数据进清洗，包括缺失值、重复值的处理；特征观察与处理：分箱、分类变量的one-hot编码处理。此外还涉及到了从Name中提取Titles的特征。
忘词x·2023-10-29 18:40

python之机器学习（序章）

机器学习的定义网上都有详细的介绍，在此不赘述，目前我认为，机器学习就是一种实现人工智能的手段先介绍第一步：one-hot码，以及将值特征化的手段：#one-hot码--避免权重值的影响importpandasaspddf
It is a deal️·2023-10-29 09:40

CNN 网络结构简介

通常，输入的图片大小相同，如100×100100\times100100×100，输出的分类为one-hot形式：输入数据的格式为tensor（张量），维数为：宽度×\times×高度×\times×channel
星海浮生·2023-10-28 04:48

Embedding

对于Embedding的理解相对于one-hot编码来说，Embedding的主要作用是降维，减少计算量相同点one-hot编码和Embedding的主要作用均是对一组特征进行转换，使其每个特征都转换为向量
何强棒棒·2023-10-26 19:32

CLIP系列：CLIP：沟通文本和图像的桥梁

传统的图像任务都是使用one-hot编码进行，每一类都有其独特的数字标签，比如背景为0，是1，是2，计算机只需要将像素分类成0,
yumaomi·2023-10-25 17:47

文本处理方法及其在NLP中的应用

本篇博文将介绍几种常用的文本处理方法，并重点讨论了其中两种：One-Hot编码和停用词过滤。这些方法对于将文本转化为计算机可以理解的形式起到了关键作用。
代码写注释·2023-10-25 14:45

sklearn-4特征工程与数据表示

1分类变量任务根据美国人年龄，工作，教育水平等特征判定这人年收入比50000美元大还是小问题有的特征不是数值型，比如性别（男或女），工作类型等，而监督学习模型需要都是数值型的特征，可以通过one-hot
peter6768·2023-10-25 06:08

机器学习——特征工程之分类变量

机器学习——特征工程之分类变量前言分类变量的编码1、one-hot编码2、虚拟编码3、效果编码处理大型分类变量1、特征散列化2、分箱计数总结前言关于特征工程，已经对空值、数值型和文本数据的处理做了大致方法的说明
macan_dct·2023-10-25 00:25

循环神经网络（Recurrent Neural Network Model）

，把这9个输入单词（可能是9个one-hot向量），将它们输入到一个标准神经网络
双木的木·2023-10-23 23:35

NLP：从头开始的文本矢量化方法

在整个语料库的统计NLP中，应用了不同的向量化技术，例如one-hot、计数或频率编码。在神经NLP中，词向量（也称为词嵌入）占主导地位。可以使用预先训练的向量以及复杂神经网络中学习的向量表示。
无水先生·2023-10-23 08:41

NLP：从头开始的文本矢量化方法

在整个语料库的统计NLP中，应用了不同的向量化技术，例如one-hot、计数或频率编码。在神经NLP中，词向量（也称为词嵌入）占主导地位。可以使用预先训练的向量以及复杂神经网络中学习的向量表示。
无水先生·2023-10-22 07:37

特征工程的方法和步骤

1.4.空间特征1.5.自然语言处理1.6.深度学习/神经网络1.7.图特征1.7.Leakage1.8.统计聚合1.9.自动化特征工程2.数据预处理2.1.无量纲化方法2.2.归一化2.3.定性特征One-hot
褚骏逸·2023-10-21 02:28

softmax原理讲解与python代码实现

文章目录原理讲解参数学习python代码实现生成数据集导入所需库定义softmax函数以及标签→\to→one-hot转换函数定义SoftmaxRegression类调用SoftmaxRegression
阿库塔姆·2023-10-20 10:39

学习笔记|语义分割常用损失函数

//mp.weixin.qq.com/s/ra2qpFSbSuuJPDj39A5MWA源于GiantPandaCV，作者BBuf文章仅为学习笔记，感谢文章各位贡献者，侵删交叉熵lossM表示类别数，为one-hot
Woooooooooooooo·2023-10-20 06:40

深度学习中 Embedding层两大作用的个人理解

首先，我们有一个one-hot编码的概念。假设，我们中文，一共只有10个字。。。
Sundw_RUC·2023-10-19 10:35

吴恩达 tensorflow2.0 实践系列课程（3）：NLP

（word-key/one-hot、embeddings）文本分类怎么做？比如情感分析？贴label做分类文本预测怎么做？比如模仿莎士比亚文笔？这里必须将文本视作序列，所以用LSTMs。
Abandon_first·2023-10-19 07:16

【读论文】Trans系列知识表示学习方法梳理

一点关于知识表示学习的背景知识知识图谱通常是用一个三元组（前件h，关系r，后件t）来表示一条知识，比如：（中国科学院大学，地点，北京），要使用向量表示的话，可以使用one-hot向量（实际使用中通常是mulit
Necther·2023-10-19 03:09

33 机器学习（一）:特征工程

文章目录机器学习需要用到的包的介绍机器学习做什么深度学习做什么常见的概念数据介绍数据类型数据的来源数据的构成特征工程one-hot编码接口集特征提取DictVectorizerCountVectorizerTfidfVectorizer
Micoreal·2023-10-17 19:40

Python PyTorch1：张量基本操作

可以使用one-hot等方式存储string类型。
ZhaoXiangmoStu·2023-10-17 18:51

深度学习-图像处理

实用性很高）-知乎(zhihu.com)调参经验：1.模型训练加速增大学习率，batchsize和学习率同步增大warmup，线性增加学习率2.模型训练调参学习率衰减策略采用cosine函数标签平滑，把原始的one-hot
LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

有关数据集处理的脚本工具【附代码】

相关功能：1.分类任务one-hot标签转单标签2.数据集中各个类别的统计3.数据集中图片宽、高分布，宽高比分布4.针对数据集中极端宽高比的图片进行可视化1.one-hot标签转单标签比如我们数据集的格式为以下格式
爱吃肉的鹏·2023-10-15 19:14

One-hot，In-place

One-hot在数位电路中被用来表示一种特殊的位元组合，该字节里，仅容许单一位元为1，其他位元都必须为0。之所以称为one-hot就是因为只能有一个1（hot）。
Yew1168·2023-10-15 15:34

one-hot vector（独热编码）

具体含义：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。
目睹闰土刺猹的瓜·2023-10-15 15:32

独热编码（One-Hot）最简洁理解

目录背景One-Hot编码使用one-hot编码原因四、独热编码优缺点五、什么情况下(不)用独热编码？六、什么情况下(不)需要归一化？
sereasuesue·2023-10-15 15:59

one-hot和multi-hot编码

One-Hot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。
Aliert·2023-10-15 15:27

一文搞懂one-hot和embedding

接下来说说传统的one-hot编码开始，阐述其优劣，并延伸至wordembedding技术和其优点人类可以很轻易地理解一个单词、词组或者字母，比如「LOVE」，但机器是理解
Alex_81D·2023-10-15 15:49

one-hot是什么

“one-hot”是一种编码技术，通常用于机器学习和数据处理中，用来表示分类数据或离散变量。
Chen_Chance·2023-10-15 15:47
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