处理分类特征:编码与哑变量 在机器学习中,大多数算法,譬如逻辑回归,支持向量机SVM,k近邻算法等都只能够处理数值型数据,不能处理文字,在sklearn当中,除了专用来处理文字的算法,其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵,也不能够导入文字型数据(其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字,但是sklearn中规定必须导入数值型).然而在现实中,许多标签和特征在数据收集完毕的时候,都不是以数字来表现的.比如说,学历的取值可以是["小学",“初中”,“高中”,"大学"

在机器学习问题中,我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数,然后通过学习得到的参数确定模型的表示,最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作.在模型训练过程中,我们会对训练数据集进行抽象.抽取大量特征,这些特征中有离散型特征也有连续型特征.若此时你使用的模型是简单模型(如LR),那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作,然后再对离散的特征,进行one-hot编码或哑变量编码.这样的操作通常会使得我们模型具有较强的非线性能力.那么这两种编码方式是如何进行的呢?它们之间是否有联系?又有

版权声明:本文为博主原创文章,博客地址:,欢迎大家相互转载交流. 使用R语言做逻辑回归的时候,当自变量中有分类变量(大于两个)的时候,对于回归模型的结果有一点困惑,搜索相关知识发现不少人也有相同的疑问,通过查阅资料这里给出自己的理解. 首先看一个实例(数据下载自:http://freakonometrics.free.fr/db.txt) > db <- read.table("db.txt",header=TRUE,sep=";")> head(

在机器学习中,线性回归和逻辑回归算是最基础入门的算法,很多书籍都把他们作为第一个入门算法进行介绍.除了本身的公式之外,逻辑回归和线性回归还有一些必须要了解的内容.一个很常用的知识点就是虚拟变量(也叫做哑变量)-- 用于表示一些无法直接应用到线性公式中的变量(特征). 举个例子: 通过身高来预测体重,可以简单的通过一个线性公式来表示,y=ax+b.其中x为身高,y为体重. 现在想要多加一些特征(参数),比如性别. 那么问题来了:如何在一个公式中表示性别呢? 这就是哑变量的作用,它可以通过扩展特征值

one-hot encoding与哑变量的区别 one-hot比哑变量的特征位多一位,即哑变量是精简版的one-hot,即在线性回归中用截距项来表示最后一维,但由于最初很难分辨特征的主次关系,且机器学习中多数情况为非线性回归,所以哑变量不太适用(蒙的,有待考证,回头纠正) one_hot将特征映射到欧式空间,编码后每一个特征都是连续的,可以跟连续特征归一化一样联系起来 树模型不需要one_hot编码,决策树.随机森林,bagging,boost等都不需要 LabelEncoder() 将转换成连

[分类数据的处理] 问题: 在数据建模过程中,很多算法或算法实现包无法直接处理非数值型的变量,如 KMeans 算法基于距离的相似度计算,而字符串则无法直接计算距离 如: 性别中的男和女 [0,1] [1,0] 用户的价值度分为高.中.低 处理方法: 将字符串表示的 分类特征 转换成 数值 类型(哑变量矩阵) 导入数据: import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 生成数据 df = pd.DataF

[1]哑变量 哑变量,又称为虚拟变量.名义变量. 还得理解汉语的博大精深,‘虚拟’.‘名义’.‘哑’等等,都是没有实际意义.所以,哑变量即没有现实意义的变量. 哑变量的应用示例如下: local filename = "baiyin201904huadan.zip" beginPos, endPos = string.find(filename, ".zip") if endPos == string.len(filename) then print("b

[Python]机器学习之单变量线性回归 利用正规方程找到合适的参数值 本次作业来自吴恩达机器学习. 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润.第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数. 现在,求最合适的θ0和θ1,利用Normal Equation 即正规方程式 计算方法: θ = (XT * X)-1 * XT * Y 所以写出函数 def normalEquation(X,Y): re

[Python]机器学习之单变量线性回归 利用批量梯度下降找到合适的参数值 本题目来自吴恩达机器学习视频. 题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润.第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数. 现在,假设一开始θ0和θ1都是0,利用梯度下降的方法,找到合适的θ值,其中学习速率α=0.01,迭代轮次为1000轮 上一个文章里,我们得出了CostFunction,即损失函数. 现在我们需

一.理论介绍 虚拟变量(dummy variable)也叫哑变量,是一种将多分类变量转换为二分变量的一种形式. 如果多分类变量有k个类别,则可以转化为k-1个二分变量. 需要有一个参照的类别. 在非线性关系的模型中,特别重要. 在模型分析时,虚拟变量都是同进同出,要么都在模型中,要么都不在模型中,不能只保留一个. 二.函数介绍 pandas 中可以利用 get_dummies() 函数进行哑变量编码. 使用语法: pd.get_dummies(data, # 输入的数据框 prefix=None

1. 模型表达(Model Representation) 我们的第一个学习算法是线性回归算法,让我们通过一个例子来开始.这个例子用来预测住房价格,我们使用一个数据集,该数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格.在这里,我要根据不同房屋尺寸所售出的价格,画出我的数据集: 我们来看这个数据集,如果你有一个朋友正想出售自己的房子,如果你朋友的房子是1250平方尺大小,你要告诉他们这房子能卖多少钱. 那么,你可以做的一件事就是构建一个模型,也许是条直线.从这个数据模型上来看,也许你可以告诉你的朋友,他大概

文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样. § 1.  单变量线性回归 Linear Regression with One Variable  1. 代价函数Cost Function  在单变量线性回归中,已知有一个训练集有一些关于$x$.$y$的数据(如×所示),当我们的预测值$h(x)$

  做MySQL比较出名的公司和原因 公司 原因 Oracle 名门正派 MariaDB 不断出MySQL新feature,功能比Oracle版的要多,更新速度快 Percona DBA工具出名 webyog 监控和管理工具 热璞科技 金官丁出名 + 每年举办数据库大会 沃趣科技 最先使用PCIE + 团队多出身阿里巴巴 平民软件 楼方鑫出名+独家的商业数据库中间

一.模型表示 1.一些术语 如下图,房价预测.训练集给出了房屋面积和价格,下面介绍一些术语: x:输入变量或输入特征(input variable/features). y:输出变量或目标变量(output variable/target variable). (x, y):一个训练样本 (x(i), y(i)):第i个训练样本 m:样本数目 2.机器学习的一般过程 如图,机器学习算法通过学习训练集得出假设函数h(Hypothesis),然后接受输入x,输出y.假设函数h称为模型. 3.线性回归

我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(

首先说一个伪命题: 物体会向下落这是一个基本的定律,一个小小的物理规则会覆盖所有物体的行为准则. 那么,当地球上的所有东西都下落的时候,你指望整个地球,月球,太阳也会下落么? 事实上大家都知道星球在宇宙中不分上下,并且也是绕圈运行. 这么一个简单的事实,许多人却视而不见,总以为大家都用你的东西的时候你就可以改变定律. 言归正转到IT行业, 这里面也都是定律在支配,与物理定律不一样的只是社会定律. 可很多人忽视了社会定律的必然性,以为一切可以人定胜天. 说说腾讯失败的两个主要观念: 1. 以为QQ

我们在用JQuery的Ajax从后台提取数据后想把它赋值给全局变量,但是却怎么都赋不进,为什么呢? 原因其实很简单,我们用的Ajax是异步操作,也就是说在你赋值的时候数据还没提取出来,你当然赋不进去,所以只要改成同步操作就行~ 方法1:先设置同步在进行Ajax操作 ? //在全局或某个需要的函数内设置Ajax异步为false,也就是同步 $.ajaxSetup({ async :false}); //然后再进行你的Ajax操作 $.post(地址,参数,function(data, status

注:练习来自于吴恩达机器学习 翻译后的题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润.第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数. 现在,假设θ0和θ1都是0,计算CostFunction,即计算损失函数 首先,本题线性回归的公式应该是这样的: H(θ) = θ0 + θ1*X 简单的来说,本题中,θ0和θ1都为0,即求H(θ) = 0的损失值, 然后我们再给出损失的定义: 损失,通俗的来讲

在监督学习中我们有一个数据集,这个数据集被称训练集.

create table t1(c1 varchar(20));insert into t1 select 't1'; create table t2(c2 varchar(20));insert into t2 select 't2'; delimiter $$DROP PROCEDURE IF EXISTS test_1 ;CREATE PROCEDURE test_1()begin DECLARE a varchar(20);select c1 INTO a from t1;update