Encoding 类别

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Encoding 類別 .NET Framework 4.5 表示字元編碼方式. 繼承階層架構 System.Object System.Text.Encoding System.Text.ASCIIEncoding System.Text.UnicodeEncoding System.Text.UTF32Encoding System.Text.UTF7Encoding System.Text.UTF8Encoding 名稱說明 Encoding()…

Pandas将中文数据集转换为数值类别型数据集

一个机器学习竞赛中,题目大意如下,本文主要记录数据处理过程,为了模型训练,第一步需要将中文数据集处理为数值类别数据集保存. 基于大数据的运营商投诉与故障关联分析目标:原始数据集是含大量中文的xls格式的表格,目标处理为数值类别的csv表格. 原始数据集部分切片,如下格式: 目标数据集为,处理成对应的数值类别格式,如下: 解决思路:(处理中文需要注意编码) 总体分两步,1.提取每一列的值(含中文),作为key关键字,value为自增的整数,构造字典.利用了字典的key唯一的特性. 2.根据上一部…

【转】数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）

原文链接:http://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/51374487 问题由来在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "…

Fisher Vector Encoding and Gaussian Mixture Model

一.背景知识 1. Discriminant Learning Algorithms(判别式方法) and Generative Learning Algorithms(生成式方法) 现在常见的模式识别方法有两种,一种是判别式方法:一种是生成式方法.可以这样理解生成式方法主要是数据是如何生成的,从统计学的角度而言就是模拟数据的分布distribution;而判别式方法,不管数据是如何生成而是通过数据内在的差异直接进行分类或者回归.举个例子你现有的task是去识别一段语音属于哪一种语言.那么生成…

Struts2学习笔记NO.1------结合Hibernate完成查询商品类别简单案例（工具IDEA）

Struts2学习笔记一结合Hibernate完成查询商品类别简单案例(工具IDEA) 1.jar包准备 Hibernate+Struts2 jar包 struts的jar比较多,可以从Struts官方提供的demo中拿到必要的jar就行. 在apps/struts2-blank项目下 2.数据库准备 /* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : GaGa Source Server Version : 50549 Source Host : lo…

高数量类别特征（high-cardinality categorical attributes）的预处理方法

high-cardinality categorical attributes,从字面上理解,即对于某个category特征,不同值的数量非常多,这里暂且把它叫做高数量类别属性.反之,即低数量类别属性(low-cardinality) 对于低数量类别属性,通常在data science中采用的方式是将其转化为one-hot编码,即给每一个类别增加一个特征.但是当类别数量增加的时候,ont-hot编码增加的特征也在增加.所以,one-hot编码无法适用于高数量特征属性. 基本方法(clusteri…

Label Encoding vs One Hot Encoding

最近在刷kaggle的时候碰到了两种处理类别型特征的方法:label encoding和one hot encoding.我从stackexchange, quora等网上搜索了相关的问题,总结如下. label encoding在某些情况下很有用,但是场景限制很多.比如有一列 [dog,cat,dog,mouse,cat],我们把其转换为[1,2,1,3,2].这里就产生了一个奇怪的现象:dog和mouse的平均值是cat.而且像decision tree,random forest和xgbo…