实现one hot encode的两种方法: https://stackoverflow.com/questions/37292872/how-can-i-one-hot-encode-in-python 利用pandas实现one hot encode: # transform a given column into one hot. Use prefix to have multiple dummies >>> import pandas as pd >>> df…

原文链接:http://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/51374487 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"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "…

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"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet…

在分类和聚类运算中我们经常计算两个个体之间的距离,对于连续的数字(Numric)这一点不成问题,但是对于名词性(Norminal)的类别,计算距离很难.即使将类别与数字对应,例如{'A','B','C'}与[0,1,2]对应,我们也不能认为A与B,B与C距离为1,而A与C距离为2.独热编码正是为了处理这种距离的度量,该方法认为每个类别之间的距离是一样的.该方法将类别与向量对应,例如{'A','B','C'}分别与[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]对应,注意现在各个类别之间的欧式距离是…

学习sklearn和kagggle时遇到的问题,什么是独热编码?为什么要用独热编码?什么情况下可以用独热编码?以及和其他几种编码方式的区别. 首先了解机器学习中的特征类别:连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归,w1*x1+w2*x2,因为x1的取值太大了,所以x2基本起不了作用.所以,必须进行特征的归一化,每个特征都单独进行归一化. 对于连续性特征:…

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 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&q…

一.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. 离散特征的编码分为两种情况: 1.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 2.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{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', '…

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"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet…

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"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet…

前言 ———————————————————————————————————————— 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.通常我们需要对其进行特征数字化. 那什么是特征数字化呢?例子如下: 性别特征:["男","女"] 祖国特征:["中国","美国,"法国"] 运动特征:["足球","篮球…