当前位置: 首页 > article >正文

one-hot标签详解

"one-hot" 是一种常用于机器学习和数据处理中的编码方式,主要用于表示分类数据。在 one-hot 编码中,每个类别都被转换为一个长度为类别总数的二进制向量,其中只有一个元素为 1,其他元素都为 0。这个 1 的位置表示该数据点属于哪个类别。

例如,如果有 3 个类别,分别是 "猫"、"狗" 和 "鸟",那么:

  • "猫" 可以编码为 [1, 0, 0]
  • "狗" 可以编码为 [0, 1, 0]
  • "鸟" 可以编码为 [0, 0, 1]

这种方法的好处是,它能够有效地将类别变量转化为数值格式,便于机器学习模型处理。同时,它也避免了类别之间的顺序关系问题,因为每个类别是独立表示的。


http://www.kler.cn/a/598372.html

相关文章:

  • 2025年渗透测试面试题总结-某深信服 -安全工程师(题目+回答)
  • 自然语言处理|Adapter:大模型微调的高效之道
  • 让 MGR 不从 Primary 的节点克隆数据?
  • 阿里云对象存储教程
  • 【深度技术揭秘】 Android SystemUI锁屏界面动态布局重构:横竖屏智能适配指南
  • 9.嗅探与Wireshark进阶分析
  • JSON数据修改的实现
  • 【AVRCP】AVRCP与BIP互操作性深度解析:封面艺术传输的技术实现
  • Unity的JSON工具类+LitJson的引入及使用
  • 基于python+django的酒店预定网站-酒店管理系统源码+运行步骤+课程学习
  • 【2025】基于node.js的中医药科普平台的设计与实现(源码、万字文档、图文修改、调试答疑)
  • Spring IOC深入解析:从原理到实践
  • 《基于深度学习的指纹识别智能门禁系统》开题报告
  • 鸿蒙常见面试题(欢迎投稿一起完善持续更新——已更新到62)
  • 如何理解G/T、EIRP
  • webstorm调试模式报错:Cannot detect a launch configuration
  • kafka的文章
  • 各类神经网络学习:(三)RNN 循环神经网络(中集),同步多对多结构的详细解释
  • Python Django入门(创建应用程序)
  • 【STM32】SPI通信外设硬件SPI读写W25Q64