This is an introduction to pandas categorical data type, includi...
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2017-05-26 15:58:00
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This is an introduction to pandas categorical data type, including a short comparison with R’s factor. Categoricals are a pandas data type, which corr
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2017-06-04 13:46:00
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转换完之后，为啥是10*10啊？一个数字不应该是1*10嘛？ 神奇，有重新运行了一遍，正常了...
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2021-04-06 00:17:00
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pandas从0.15版开始提供分类数据类型，用于表示统计学里有限且唯一性数据集，例如描述个人信息的性别一般就男和女两个数据常用'm'和'f'来描述，有时也能对应编
原创
2023-06-25 09:30:48
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如果y是one-hot encoding格式，使用sparse_categorical_crossentropy [1,0,0] [0,1,0] [0,0,1] 如果y是整数，非one-hot encoding格式，使用categorical_crossentropy 1 2 3
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2020-11-21 05:30:00
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http://liao.cpython.org/pandas15/ Docs » Pandas的Categorical Data类型 15. Pandas的Categorical Data pandas从0.15版开始提供分类数据类型，用于表示统计学里有限且唯一性数据集，例如描述个人信息的性别一般就
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2019-08-09 14:38:00
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### 如何使用 keras.utils.to_categorical
欢迎来到本篇教程，今天我们将学习如何使用 keras.utils.to_categorical 这个函数。Keras 是一个高层神经网络 API，常用于深度学习任务。to_categorical 函数可以将类别向量转换成 one-hot 编码的矩阵，在分类任务中非常常用。
#### 流程步骤
让我们先看一下整个流程的步骤
原创
2024-05-15 11:13:12
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WHAT IS THE DIFFERENCE BETWEEN CATEGORICAL, ORDINAL AND INTERVAL VARIABLES? In talking about variables, sometimes you hear variables being described a
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2021-07-19 10:56:54
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/40231966
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2019-06-26 08:55:00
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如果y是one-hot encoding格式，使用sparse_categorical_crossentropy [1,0,0][0...
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2020-05-05 20:45:00
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对于二分类问题，损失函数用binary_crossentropy 对于多分类问题 如果label是one-hot编码，用categorical_crossentropy 如果label是整数编码，用sparse_categorical_crossentropy 备注： one-hot编码就是在标签向 ...
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2021-08-19 10:34:00
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# 从零开始学习使用 tf.keras.utils.to_categorical
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会使用 TensorFlow 来构建和训练深度学习模型。在深度学习中，经常需要对标签进行独热编码（One-Hot Encoding），而 tf.keras.utils.to_categorical 就是 TensorFlow 中用来实现这一功能的函数。在本篇文章中，我将向刚入行的小
原创
2024-05-15 11:13:01
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model.compile(optimizer= opt, loss= ‘sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’]) #
原创
2023-06-03 07:12:06
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to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32')将整型标签转为onehot。y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [max(y)+1]（维度，m*n表示m行n列矩阵，下同），否则为len(y) * num_classe...
原创
2021-08-13 09:36:35
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写在前面一、为什么要引入类别变量：
原创
2023-01-04 18:03:35
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将整型的类别标签转为onehot编码。y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。
返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [max(y)+1]（维度，m*n表示m行n列矩阵，下同），否则为len(y) * num_classes。
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2021-08-30 14:58:06
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keras中
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2023-11-17 12:18:08
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论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/Q19-1013/ 研究的问题： 主要关注的是有附加信息的文本分类问题，比如使用用户/产品信息进行情感分类，实现自定义化的文本分类任务。比如可以提供用户信息来定制分类器，也可以向分类器提供特定于文本的类别列表来预测分类。框架
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2020-04-21 00:00:00
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to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32')将整型标签转为onehot。y为int数组，num_
原创
2022-10-27 12:47:35
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tf.multinomial()/tf.random.categorical()用法解析首先说一下，tf.multinomial()在tens
原创
2022-09-15 11:08:51
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