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序列数据和文本的深度学习
· 用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： · 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； · 为序列化数据使用一维卷积。 可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。05 神经网络语言模型（独热编码+词向量的起源）
博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 统计语言模型 统计+语言模型--数据预处理-sklearn-preprocessing
数据预处理 1、明确有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的。2、检查有没有缺失值，对确实的特征选择恰当方式进行弥补，使数据完整。3、对连续的数值型特征进行标准化，使得均值为0，方差为1。4、对类别型的特征进行one-hot编码。5、将需要转换成类别型数据的连续型数据进行二值化。6、为防python之独热编码的实现
numpy实现tensorflow实现 独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，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。 上图表示的是独热编码（“one hot” encoding）的转换过程，在转换后的表tensorflow入门学习——tf.keras实现softmax多分类与独热编码处理
tensorflow入门学习——tf.keras实现softmax多分类与独热编码处理 一、 简介： 对数机率回归解决的是二分类的问题，而对于多个选项的问题采用softmax函数，它是对数几率回归在N个可能不同的值上的推广。神经网络的原始输出并不是一个概率值，实际上只是输入的数值做了复杂的加权和非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(x1、tf.one_hot()
tf.one_hot(indices, depth, on_value, off_value, axis) indices是一个列表,指定张量中独热向量的独热位置，或者说indeces是非负整数表示的标签列表。len(indices)就是分类的类别数。 tf.one_hot返回的张量的阶数为indeces的阶数+1。 当indices的某个分量取-1时，即对应的向量没有机器学习：数据预处理值独热编码（One-Hot）
原文链接：https://www.imooc.com/article/35900 机器学习：数据预处理之独热编码（One-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，国籍有中国，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。one-hot编码/哑编码/独热编码
one-hot编码 把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1.其又被称为独热编码。 把下图中左边的表格转化为使用右边形式进行表示： 要把类别变成可用于数值计算的值 加入非线性 距离信息得到很好的转换--距离相等 pandas.get_dummies(data, prefix=None) dat《百问机器学习》第二问：什么是类别型特征？数据预处理时怎样处理类别型特征？处理类别型特征的编码方式有哪几种
目录 1. 什么是类别型特征？ 2. 处理类别型特征的编码方式有哪几种？ 2.1 序号编码 2.2 独热编码 2.2.1对于类别取值比较多的情况下，使用独热编码注意以下问题： 2.3 二进制编码 3除了这些编码还有哪些？ 1. 什么是类别型特征？ 类别型特征（Categorical Feature）主要指的是性别（男、女）、笔记 - tensorflow用法：对独热编码分类结果进行评估
语法知识 argmax – 返回指定维度上最大值的索引 equal – 比较给定的两个值是否一致，支持广播 cast – 把布尔值转换成0 1 reduce_mean --求加和平均 … import tensorflow as tf """ 给出样本集的预测分类与实际分类（独热编码） 评估准确率 """ y = tf.constant([[0, 0,【373】LabelEncoder 相关
OneHotEncoder独热编码和 LabelEncoder标签编码