https://www.imooc.com/article/35900 参考上面大神的原文,说的非常透彻.非常便于理解.感谢 感谢 自己做个小笔记,便于自己学习 特征值是离散的,无序的. 如: 性别特征:["男","女"] 祖国特征:["中国","美国,"法国"] 运动特征:["足球","篮球","羽毛球","乒乓球"] 假如某个样本(某

独热码在状态机里面使用比价广泛,这一块有些人爱用,有些人嫌烦,有时候可以用用格雷码跳转,不过格雷码只支持那种一步到底的,中间有分支就不好做了,所以后来还是回到了独热码的正道上. 说白了独热码的使用,在对状态判断时,会减少一级组合逻辑,关键路径上少一步,乍看没多少,用多了积累多了,还是一个很客观的数据的. 然后三段式状态机,状态跳转时一定记得要加上default,避免latch的产生.为了防止有时候不记得,在写状态机时不如上来就给其他情况先赋值. 调试技巧 FPGA设计,需要以数据流来推动,因此统

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:

前几天查了一些与独热编码相关的资料后,发现看不进去...看不太懂,今天又查了一下,然后写了写代码,通过自己写例子加上别人的解释后,从结果上观察,明白了sklearn中独热编码做了什么事. 下面举个例子解释一下: code: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import numpy as np train = np.array([ [0, 1, 2], [1, 1, 0], [2, 0, 1], [3, 1, 1] ]) one_ho

背景 接触tensorflow时,学习到mnist,发现处理数据的时候采取one-hot编码,想起以前搞FPGA状态机遇到过格雷码与独热码. 解析: 将离散型特征使用one-hot编码,确实会让特征之间的距离计算更加合理. 比如,有一个离散型特征,代表工作类型,该离散型特征,共有三个取值. 不使用one-hot编码,其表示分别是x_1 = (1), x_2 = (2), x_3 = (3).两个工作之间的距离是,(x_1, x_2) = 1, d(x_2, x_3) = 1, d(x_1, x_

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

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

http 响应码及意义 HTTP状态码(HTTP Status Code)是用以表示网页服务器HTTP响应状态的3位数字代码.它由 RFC 2616 规范定义的,并得到RFC 2518.RFC 2817.RFC 2295.RFC 2774.RFC 4918等规范扩展. 所有状态码的第一个数字代表了响应的五种状态之一. 1xx 消息 这一类型的状态码,代表请求已被接受,需要继续处理.这类响应是临时响应,只包含状态行和某些可选的响应头信息,并以空行结束.由于 HTTP/1.0 协议中没有定义任何 1

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

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

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

One-Hot独热编码 Dummy Encoding VS One-Hot Encoding二者都可以对Categorical Variable做处理,定性特征转换为定量特征,转换为定量特征其实就是将原来每个特征的类别拿出来作为一个新的特征(Dummy Variable)了,如性别——男,女,定量特征即将男作为一个特征,女作为一个特征,如果数据中的Categorical Variable很多,且每个Variable种类比较多,那么转换后的数据可能会非常稀疏.两者本身存在差别:difference

问题的由来 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,考虑以下三个特征: ["male","female"] ["from Europe","from US","from Asia"] ["uses Firefox","uses Chrome","uses Safari","uses Internet Explo

在上一篇博客中介绍了数值型数据的预处理但是真实世界的数据集通常都含有分类型变量(categorical value)的特征.当我们讨论分类型数据时,我们不区分其取值是否有序.比如T恤尺寸是有序的,因为XL>L>M.而T恤颜色是无序的.在讲解处理分类数据的技巧之前,我们先创建一个新的DataFrame对象: import pandas as pd from pandas import DataFrame data = {'color':['green','red','blue'],       

一.问题由来 最近在做ctr预估的实验时,还没思考过为何数据处理的时候要先进行one-hot编码,于是整理学习如下:  在很多机器学习任务如ctr预估任务中,特征不全是连续值,而有可能是分类值.如下: 分类变量(定量特征)与连续变量(定性特征).我们训练模型的变量,一般分为两种形式.以广告收入增长率为例,如果取值为0-1之间任意数,则此时变量为连续变量.如果把增长率进行分段处理,表示成如下形式:[0,0.3],(0.3,0.6],(0.6,1],那么此时变量为分类变量.  特征转换.对于分类变量

在<定量变量和定性变量的转换(Transform of Quantitative & Qualitative Variables)>一文中,我们可以看到虚拟变量(Dummy Variable)与独热编码( One Hot Encoding)非常相似,其不同之处在于:在虚拟编码方案中,当特征具有 m 个不同类别标签时,我们将得到 m-1 个二进制特征,作为基准的特征被完全忽略:而在独热编码方案中,我们将得到 m 个二进制特征. 可以看到,独热编码( One Hot Encoding)比虚

什么是状态码? 状态码的作用是:服务器告诉客户端,发生了什么事. 在http协议中状态码出现在http response 的第一行.它会返回一个三位数的状态码和状态信息.状态码为了便于程序进行处理,而状态信息是为了让用户能清楚的明白意思. 状态码分类 HTTP状态码被分为五大类, 目前我们使用的HTTP协议版本是1.1, 支持以下的状态码.随着协议的发展,HTTP规范中会定义更多的状态码. 小技巧:  假如你看到一个状态码503, 你并不知道具体503是什么意思. 这时候你只要知道503是属于(