hot

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"，"羽毛球"，"乒乓球"] 假如某个样本（某个人），他的特征是这样的["男","中国","乒乓球"]，我们可以用 [0,0,4] 来表示，但是这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中。因为类别之间是无序的（运动数据就是任意排序的）。 什么是独热编码（One-Hot）？ ———————————————————————————————————————— 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。 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。 One-Hot实际案例 ———————————————————————————————————————— 就拿上面的例子来说吧，性别特征：["男","女"]，按照N位状态寄存器来对N个状态进行编码的原理，咱们处理后应该是这样的

Pandas_特征提取 one-hot encoding 基本思想是将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，保证每一个取值只会使得一种状态处于激活状态。 编码函数pd.get_dummies() dummy encoding 哑变量编码的基本思想是任意的将一个状态位去除，其他的状态位都不激活时，自然就表示被去除的状态位。 注意： Series 里的整数会被one-hot编码，但是DataFrame里则不会。 来源： https://www.cnblogs.com/Cobby-baby/p/12366322.html

对于标签分类：最后生成的可以是类别标签索引，也可以是one-hot向量（独热编码） 我们举一个五分类的例子： 可以用[3]：表示第三种分类 也可以用one-hot向量[0,0,1,0,0]：表示第三种分类 那么我们接下来用 pytorch 和 tensorflow 这两个深度学习框架来生成one-hot向量 Pytorch 生成one-hot向量 import torch from torch . nn import functional label = torch . tensor ( [ 2 ] ) # 2显示的是索引 num_class = 5 label2one_hot = functional . one_hot ( label , num_classes = num_class ) print ( "LongTensor:" , label2one_hot ) #LongTensor类型 print ( "ndarray:" , label2one_hot . numpy ( ) ) # ndarray 类型 print ( "list:" , label2one_hot . numpy ( ) . tolist ( ) ) # list 类型 ​ Tensorflow生成one-hot向量 tf.one_hot one_hot(indices, depth, on

import tensorflow as tf labels = [ [ 0 , 1 , 1 ] , [ 1 , 0 , 1 ] ] res = tf . one_hot ( labels , 2 ) with tf . Session ( ) as sess : print（sess . run ( res ) ） print ( res ) 输出为 [ [ [ 1. 0. ] [ 0. 1. ] [ 0. 1. ] ] [ [ 0. 1. ] [ 1. 0. ] [ 0. 1. ] ] ] Tensor ( "one_hot:0" , shape = ( 2 , 3 , 2 ) , dtype = float32 ) 里面的2是指长度，一般有几类就写成几就行了 来源： CSDN 作者： weixin_43444314 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43444314/article/details/103734172

疑惑 sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()是干嘛用的？ 解惑 one-hot编码转换的一个方法 什么是one-hot? 举个例子，你就知道了： 二进制表示法，不同的是在二进制中1代表0 0 0 1，但是在这里是1 0 0 0 整数1表示在索引对应的位置； 疑问：日本写在第二，应该是0 1 0 0怎么是 0 0 1 0呢？ 解惑：这个里面牵扯到决策树；根据这个决策树来排序好，再分配1的位置，其他地方填充0 来源： CSDN 作者： 我相信慢思考的力量 链接： https://blog.csdn.net/qq_37591637/article/details/103992629

one-hot 和 TF-IDF是目前最为常见的用于提取文本特征的方法，本文主要介绍两种方法的思想以及优缺点。 1. one-hot 1.1 one-hot编码 　　什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、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。举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如图： 　　　　　　 上图中我们已经对每个特征进行了普通的数字编码：我们的feature_1有两种可能的取值，比如是男/女，这里男用1表示，女用2表示。那么one-hot编码是怎么搞的呢？我们再拿feature_2来说明： 这里feature_2 有4种取值（状态），我们就用4个状态位来表示这个特征，one-hot编码就是保证每个样本中的单个特征只有1位处于状态1，其他的都是0。 　　　　　 对于2种状态、三种状态、甚至更多状态都是这样表示，所以我们可以得到这些样本特征的新表示： 　　　　　　 one-hot编码将每个状态位都看成一个特征。对于前两个样本我们可以得到它的特征向量分别为 　　　　　 1.2 one-hot在提取文本特征上的应用 　　one hot在特征提取上属于词袋模型（bag of words）。关于如何使用one-hot抽取文本特征向量我们通过以下例子来说明

one-hot向量 为了将词表示为向量输入到神经网络，一个简单的办法是使用one-hot向量。假设词典中不同字符的数量为N，每个字符已经同一个从0到N-1的连续整数值索引一一对应。如果一个字符的索引是整数i，那么就创建一个全0的长为N的向量，并将其位置为i的元素设成1.该向量就是对原字符的one-hot向量。 label = torch . tensor ( [ 2 , 3 , 4 , 1 ] ) . view ( - 1 , 1 ) one_hot = torch . zeros ( 4 , 10 ) . scatter_ ( 1 , label , 1 ) print ( one_hot ) tensor ( [ [ 0 . , 0 . , 1 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . ] , [ 0 . , 0 . , 0 . , 1 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . ] , [ 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 1 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . ] , [ 0 . , 1 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . , 0 . ] ] ) 来源： CSDN 作者： 小白827 链接： https:

在开发的时候不免要使用到drupal theme 定义。 举个简单的例子： 复制代码 代码如下: <?php function modulename_theme() { //开始定义自己的theme 使用api hook_theme return array( //返回theme 数组 'hot_news' => array( // 给定义的theme 定义一个名称 'arguments' => array('title' => NULL, 'teaser' => NULL, 'link' => NULL), //这些都是要传递的参数，具体是在使用 theme('hot_news',arg1,arg2,arg3),这时使用到。 'template' => 'hot_news', //模板名称，它会自动搜索hot_news.tpl.php模板文件 'file' => 'get_page.inc', //这个是定义相关函数的文件，根据需要自行定义。 'path' =>drupal_get_path('module', 'modulename'), //得到文件路径，如果theme('hot_news',arg)在template.php里面使用，需要告诉drupal具体位置，不定义，如果在 template使用，它只能在template.php同目录下查找。默认和主题同目录。 ), )

Hot Module Replacement热模块更新，该模块属于webpack的内置模块 首先，在devServer中开启HotModuleReplace // 引入webpack const webpack = require('webpack') devServer: { contentBase: './dist', // 定义服务器启动服务的位置 open: true, // 启动webpack devServer的时候自动打开浏览器 // proxy: { // 用于跨域配置 // }, port: 8089, // 定义服务的端口号 hot: true, // 开启 HotModuleReplacement 的功能 hotOnly: true // HMR没有生效，不会让页面刷新 }, 其次，在plugin中配置HotModlueReplace plugins: [ new webpack.HotModuleReplacementPlugin() // 开启热更新 ], 来源： CSDN 作者： memedadexixaofeifei 链接： https://blog.csdn.net/memedadexixaofeifei/article/details/103643921

one-hot向量 one-hot向量将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程，这个向量的表示为一项属性的特征向量，也就是同一时间只有一个激活点（不为0），这个向量只有一个特征是不为0的，其他都是0，特别稀疏。 举个例子：一个特征“性别”，性别有“男性”、“女性”，这个特征有两个特征值，也只有两个特征值，如果这个特征进行one-hot编码，则特征值为“男性”的编码为“10”，“女性”的编码为“01”，如果特征值有m个离散特征值，则one-hot后特征值的表示是一个m维的向量，每个样本的特征只能有一个值，这个值的向量坐标上就是1，其他都是0，如果有多个特征，“性别”有两个特征，“尺码”：M、L、XL三个值，我们用“01”表示男性，M为“100”，L为“010”，XL为“001”，所以一个样本，【“男性”、“L”】 one-hot编码为[10 010]，一个样本也就是5维的向量，这就是one-hot形式。 one-hot 优点缺点 优点： 能够处理非连续型数值特征，也就是离散值。 在一定程度上也扩充了特征。比如性别本身是一个特征，经过one hot编码以后，就变成了男或女两个特征，将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算