机器学习――One-Hot编码

1 致谢

感谢网友NateHuang的帮助，
原文链接如下：
https://www.imooc.com/article/35900

2 前言

今天在动物多分类~在赵老师给的原始代码中，动物图片的标签是以连续的数字给出的，例如：“Stage1 中需要将哺乳纲、鸟纲的数据分别标为0，1 作为训练标签；Stage2 中将兔子、老鼠、鸡的数据分别用0，1，2 作为标签”，而陈助教跟我们说，这种表示方法其实是不太好的，会影响最终的结果，最好是使用“01向量”来表示分类的标签，也就是One-Hot编码，这里我们就来记录一下~

3 机器学习中的One-Hot编码

这里的One-Hot编码指的是将类别标签使用“01向量”来进行表示。
例如：标签为：[小猫，小兔，小狗]
则其对应的One-Hot编码为：
$猫 = \begin{bmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{bmatrix}, 狗 = \begin{bmatrix} 0\\ 1 \\ 0 \end{bmatrix} 狗 = \begin{bmatrix} 0\\ 0\\ 1 \end{bmatrix}$

来源：51CTO

作者：songyuc

链接：https://blog.csdn.net/songyuc/article/details/100887562