one-hot encoding不是万能的，这些分类变量编码方法你值得拥有

选自towardsdatascience机器之心编译作者：Andre Ye 编辑：小舟、张倩one-hot encoding 是一种被广泛使用的编码方法，但也会造成维度过高等问题。因此，medium 的一位博主表示，在编码分类变量方面，我们或许还有更好的选择。one-hot 编码（one-hot encoding）类似于虚拟变量（dummy variables），是一种将分类变量转换为几个二进制列

NLP：自然语言处理技术中常用的文本特征表示方法之字典特征抽取(对字典型数据通过特征抽取和向量化进而实现特征数字化，one-hot编码/仅有值稀疏矩阵,如对类别型特征转换数字型)代码实现

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Python之pandas：pandas的get_dummies函数简介(one-hot编码/将字符串似的分类变量转为哑变量/虚拟/伪/指示符变量)及其使用方法之详细攻略

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NLP：自然语言处理技术中常用的文本特征表示方法(整数编码、one-hot编码法、BOW法、TF-IDF法、N-Gram法等)及其代码案例实现

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Python之pandas：pandas的get_dummies函数简介(one-hot编码/将字符串似的分类变量转为哑变量/虚拟/伪/指示符变量)及其使用方法之详细攻略

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使用onehot 编码搞nlp

import os import paddle import paddle.nn.functional as F import paddle.nn as nn import numpy as np import panda

数据预处理之独热编码（One-Hot编码）【会让特征之间的距离计算更加合理】

1.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

r语言去除字符串两端多余空格 r去掉字符串两边的空格trimws ards zhongda xiejianfeng临床数据清洗 字符两边的空格类似于 onehot编码格式

trimws(x, which = c("both", "left", "right"), whitespace = "[ \t\r\n]")

word2vec的原理——根据单词的上下文去预测单词出现，然后让整体的概率最大化。学习这样一个神经网络，然后选择隐藏作为vector表示。最初单词是onehot编码！

来自《白面机器学习》

《论文阅读》软化标签（将one-hot编码转变为grayscale标签）

《论文阅读》The Emotion is Not One-hot Encoding: Learning with Grayscale Label for Emotion Recognition in Convers

关于Onehot编码的总结

目录 一、什么是one-hot编码？ 二、为什么要用onehot 三、什么情况下使用onehot 四、使用举例： 一、什么是one-hot编码？ 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

One-hot 编码/TF-IDF 值来提取特征,LAD/梯度下降法（Gradient Descent），Sigmoid

1. 多值无序类数据的特征提取: 多值无序类问题（One-hot 编码）把“耐克”编码为[0,1,0]，其中“1”代表了“耐克”的中 间位置，而且是唯一标识。同理我们可以把“中国”标识为[1,0]，把“蓝色”标识为[0,1]。 然后把所有的数据编码拼接起来，[“耐克”,“中国”,“蓝色”]的最终编码结果就变为了 [0,1,0,1,0,0,1]，这一组数据虽然很稀疏，但是可以带到算法中进行计算 无

一文看懂推荐系统：召回04：离散特征处理，one-hot编码和embedding特征嵌入

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python OneHot编码

大神手把手教你：(Python)序列数据的One Hot编码

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 机器学习算法无法直接用于数据分类。数据分类必须转换为数字才能进一步进行。 在本教程中，你将发现如何将输入或输出的序列数据转换为一种热编码，以便于你在Python中深度学习的序列分类问题中使用。 看完本教程后，你将会了解： ·   1.什么是整数编码和One-Hot编码，以及为什么它们在机器学习中是必需的。 · 

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one-hot编码

1、为什么要用这个编码？ 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_3) = 2。那么x_1和