one-hot标签为什么熵为零

2024-08-15

数据预处理之独热编码（One-Hot）：为什么要使用one-hot编码？

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

html:标签原本属性

<!doctype html>无标题文档 a标签,默认有text-decoration属性 span标签不需要清零 b标签不需要清零 em标签不需要清零 strong 相邻内嵌元素代码里面如果换行则表现出来有一个空格 h1有margin h2有margin h3有margin h4有margin h5有margin h6有margin p标签有margin DIV不需要清零 dt不需要清零 dd需要清margin ul需要清margin,padding,li不需要 ol需要清margin,pa

交叉熵Cross-Entropy

1.交叉熵:用来描述通信中将一个概率分布的最优编码用到另一个概率分布的平均比特数公式: 2.交叉熵是不对称的 3.交叉熵的作用是表达两个概率分布的差异性设概率分布p(x)和q(x),两个概率分布差异性越大,用分布q表示分布p的交叉熵,比p的熵越大同理,两个概率分布差异越大,用分布p表示分布q的交叉熵比分布q的熵越大如果两个分布相同,交叉熵为零 4. The KL divergence of p with respect to q,Dq(p)表示两个分布的差异性,其定义是:

entropy 压缩信息的熵更加高实际上英文文本的熵大概只有4.7比特

https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_(information_theory) https://zh.wikipedia.org/wiki/熵(信息论) 熵的概念最早起源于物理学,用于度量一个热力学系统的无序程度.在信息论里面,熵是对不确定性的测量.但是在信息世界,熵越高,则能传输越多的信息,熵越低,则意味着传输的信息越少. 英语文本数据流的熵比较低,因为英语很容易读懂,也就是说很容易被预测.即便我们不知道下一段英语文字是什么内容,但是我们能很容易地预测,比

AI工程师基础知识100题

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆

论文笔记（3）：STC: A Simple to Complex Framework for Weakly-supervised Semantic Segmentation

论文题目是STC,即Simple to Complex的一个框架,使用弱标签(image label)来解决密集估计(语义分割)问题. 2014年末以来,半监督的语义分割层出不穷,究其原因还是因为pixel级别的GroundTruth太难标注,因此弱监督成了人们研究的一个热门方向. 作者的核心思想是提出了层层递进的三个DCNN. 具体来讲,作者一共训练了三个网络:Initial DCNN.Enhanced DCNN和Powerful DCNN.分别解释如下: 1 . Initial DCNN:

JavaScript-DOM（3）

事件处理事件类型 <body>  <button onclick="console.log('事件1')">按钮1</button>   <button onclick="func(this)">按钮2</

tensorflow-learning-where-what-how

这么优秀的外国小哥哥... https://github.com/machinelearningmindset/TensorFlow-Course tensorboard使用:https://github.com/secsilm/understanding-tensorboard tensorflow-morvan placeholder:session外定义,session里面传入具体变量在session外定义完整的结构,包括具体的操作.loss.减小loss的优化器optimizer,还有

【翻译】追溯“typeof null”的历史

我的翻译小站:https://www.zcfy.cc/article/the-history-of-typeof-null 翻译原文链接:http://2ality.com/2013/10/typeof-null.html 更新2013-11-05:我发现用C语言能够很好的解释为什么typeof null 结果是'object'. 在JavaScript中,typeof null 是 'object',它错误地将null认为是对象(其实它不是,它是一个原始的值,详情可查询 categorizin

JQuery3 的新变化

1. for-of 循环 for-in 循环不被推荐遍历数组,forEach 循环不能中断,for-of 循环(ES6)则弥补了前两者的不足,又添加了更多拓展(比如能遍历字符串,DOM 元素等) 因此 jquery3 也加入了 for-of 循环的支持,即: var $inputs = $('input'), i = 0; for(var input of $inputs) { input.id = 'input-' + i++; } 注意:可见上例 for-of 中的 input 是DOM 元

Machine Learning in Action(2) 决策树算法

决策树也是有监督机器学习方法. 电影<无耻混蛋>里有一幕游戏,在德军小酒馆里有几个人在玩20问题游戏,游戏规则是一个设迷者在纸牌中抽出一个目标(可以是人,也可以是物),而猜谜者可以提问题,设迷者只能回答是或者不是,在几个问题(最多二十个问题)之后,猜谜者通过逐步缩小范围就准确的找到了答案.这就类似于决策树的工作原理.(图一)是一个判断邮件类别的工作方式,可以看出判别方法很简单,基本都是阈值判断,关键是如何构建决策树,也就是如何训练一个决策树. (图一) 构建决策树的伪代码如下: Check i

Distilling the Knowledge in a Neural Network

url: https://arxiv.org/abs/1503.02531 year: NIPS 2014 简介将大模型的泛化能力转移到小模型的一种显而易见的方法是使用由大模型产生的类概率作为训练小模型的"软目标" 其中, T(temperature, 蒸馏温度), 通常设置为1的.使用较高的T值可以产生更软的类别概率分布. 也就是, 较高的 T 值, 让学生的概率分布可以更加的接近与老师的概率分布, 下面通过一个直观的例子来感受下 def softmax_with_T(

TensorFlow实战第五课（MNIST手写数据集识别）

Tensorflow实现softmax regression识别手写数字 MNIST手写数字识别可以形象的描述为机器学习领域中的hello world. MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集.它由几万张28*28像素的手写数字组成,这些图片只包含灰度值信息.我们的任务就是对这些手写数字进行分类.转换为0-9共十个分类. 首先在命令行中运行如下代码加载MNIST手写数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #

OpenCV-Python 用于角点检测的FAST算法 | 四十一

目标在本章中, 我们将了解FAST算法的基础知识. 我们将使用OpenCV功能对FAST算法进行探索. 理论我们看到了几个特征检测器,其中很多真的很棒.但是,从实时应用程序的角度来看,它们不够快.最好的例子是计算资源有限的SLAM(同时定位和制图)移动机器人作为对此的解决方案,Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文"用于高速拐角检测的机器学习"中提出了FAST(加速分段测试的特征)算法(后来在2010年对其进行了修订).该算法的基本内容如下.有关更

[论文理解] Good Semi-supervised Learning That Requires a Bad GAN

Good Semi-supervised Learning That Requires a Bad GAN 恢复博客更新,最近没那么忙了,记录一下学习. Intro 本文是一篇稍微偏理论的半监督学习的文章,通过证明一个能够生成非目标分布的.低样本密度的样本的生成器,对半监督学习的效果有很大的提升,这样的生成器作者称之为Complement Generator,而提升的原因是生成的bad样本填充了特征空间的低密度区域,从而使得分类的分类面在低密度区域,从而避免了分类面穿过流形的情况,因而能够提升分

从零宽断言说起到用python匹配html标签内容

版权声明:本文为博主原创文章,转载请附带原文网址http://www.cnblogs.com/wbchanblog/p/7411750.html ,谢谢! 提示:本文主要是讲解零宽断言,所以阅读本文需要有一定的正则表达式基础. 概念我们知道元字符"\b"."^"."$"匹配的是一个位置,而且这个位置需要满足一定的条件(比如"\b"表示单词的边界),我们把这个条件称为断言或零宽度断言.这里有很重要的两个信息:一是断言实际上是某

java web从零单排第十七期《struts2》数据标签库(1)

1.s:action标签: 此标签的作用是在JSP页面中访问action类的数据,执行某些操作,并返回相应的数据.其属性及意义如下: 属性名是否必需默认值类型说明介绍 executeResult false false Boolean 是否将action返回的结果视图显示在当前页面中 flush false true Boolean 是否进行刷新 ignoreContextParams false false Boolean 是否忽略url参数 name true —— String 指

java web从零单排第十六期《struts2》控制标签(2)

1.s:subset标签概述: s:subset标签功能是从一个集合中取出部分元素合并成一个新的集合,新生成的这个集合是原来集合的子集.属性和意义如下: 属性名是否必需默认值类型说明介绍 count false —— Integer 获得原始集合中元素的个数 decider false —— org.apache.struts2.util.SubsetIteratorFilter.Decider 过滤的条件 source false —— String 源集合数据 start false

从零開始学android<TabHost标签组件.二十九.>

TabHost主要特点是能够在一个窗体中显示多组标签栏的内容,在Android系统之中每一个标签栏就称为一个Tab.而包括这多个标签栏的容器就将其称为TabHost.TabHost类的继承结构例如以下所看到的: java.lang.Object ↳ android.view.View ↳ android.view.ViewGroup ↳ android.widget.FrameLayout ↳ android.widget.TabHost 经常用

Android 从零编写一个带标签 TagTextView

最近公司的项目升级到了 9.x,随之而来的就是一大波的更新,其中有个比较明显的改变就是很多板块都出了一个带标签的设计图,如下: 怎么实现看到这个,大多数小伙伴都能想到这就是一个简单的图文混排,不由得会想到鸿洋大佬的图文并排控件 MixtureTextView,或者自己写一个也不麻烦,只需要利用 shape 背景文件结合 SpannableString 即可. 确实如此,利用 SpannableString 确实是最方便快捷的方式,但稍不注意这里可能会踩坑. private fun conver

测开之路一百零三：jquery元素和标签的插入与删除

标签内插入标签外插入给标签加标签 !DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>元素和标签插入</title> <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/2.2.4/jquery.min.js"></script><

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