一、基本概念1、编码顺序H.264的码流输出顺序便是编码顺序，所以在编码B帧的时候，由于B是双向预测，需要先编码后面编码帧P/I，这时候先输出I/P，后面才有B帧，我们在解码段拿到相应的I/P帧后，不能马上丢到buffer list里面，还需要等待后面的B帧，解码B帧后再reorder。2、frame_num每个参考帧都有一个依次连续的frame_num 作为它们的标识,这指明了各图像的解码顺序。
在java中数据类型整体分为两大类： 1）基本数据类型/原生数据类型，共8个 1：数值型 整数型：byte、short、int、long&n
前言传统的机器算法一般处理的是结构化数据，而结构化数据中往往包含以下几种类别：传统的机器学习算法 SVM，LR，lightgbm，xgboost等结构化数据类别 Categorical，类别型变量 Numeric，连续型变量 Datetime，时间型时间变量 Timestamp， 时间戳型时间变量(本文不做讨论) Longitude and latitude， 经纬度类型变量(本文不做讨论)一、类
下面将逐个介绍各种常见分类方式，并简单介绍每种分类的使用场景，以及对每个角色的重要程度。 （1）从字段类型上：文本类（string、char、text等）、数值类（int、float、number等）、时间类（data、timestamp等）文本类数据常用于描述性字段，如姓名、地址、交易摘要等。这类数据不是量化值，不能直接用于四则运算。在使用时，可先对该字段进行标准化处理（比如地址标准化
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2023-07-29 11:06:01
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机器学习Author：louwillMachine Learning Lab 在做结构化数据训练时，类别特征是一个非常常见的变量
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2022-08-01 09:15:18
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文章目录前言一、常见的类别特征转换方法二、其他方法1.赫尔默特对比（Helmert contrasts）2.Sum Contrast（Sum (Deviation) Coding）3.Forward Difference Coding4.Backward Difference Coding5.Polynomial Contrast 前言类别型特征（Categorical Feature）主要是指
在数据挖掘项目的数据中，数据类型可以分为两种：有序的连续数值 和 无序的类别型特征。对于xgboost、GBDT等boosting树模型，基学习通常是cart回归树
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2022-06-06 00:03:17
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分类变量是表示类别或标记的。与数值型变量不同，分类变量的值是不能被排序的，故而又称为无序变量。one-hot编码独热编码（one-hot encoding）通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。独热编码使用一组比特位表示不同的类别，每个比特位表示一个特征。因此，一个可能有k个类别的分类变脸就可以编码成为一个长度为k的特征向量。若变量不能同时属于多个类别，那这组值就只有一个比特位是‘开’的。独热编
有没有想过为什么监督学习中“分类”占了一大半？ 监督学习是指有目标变量或预测目标的机器学习方法，包括分类和回归。对于分类来说，目标变量是样本所属的类别，在样本数据中，包含每一个样本的特征，如花朵颜色、花瓣大小，也包含这个样本属于什么类别，它是向日葵还是菊花，而这个类别就是目标变量。分类就是根据样本特征对样本进行类别判定的过程。对于回归来说，回归就是为了预测，比如预测北京的
数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。那么在机器学习中，需要对这些数据做处理，这次的内容就是数据预处理中的类别数据的转换。01什么是类别数据什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。比如说，在一个电影数据集中，电影类型
原创
2021-01-20 13:15:19
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1、类别不均衡会对分类性能产生有害的影响。 2、随着任务规模的扩大，类别不均衡性对分类性能的影响越大。 3、类别不均衡的影响不能简单地以训练样本数量的不足来解释，它依赖于各类样本的分布。过采样（oversampling，相当于插值），下采样（downsampling，相当于压缩），两阶段训练（two-phase training），以及阈值化（threholding），阈值化可以补偿先验的类别
在机器学习中，特征经常不是连续的数值型的而是标称型的(categorical)。举个示例，一个人的样本具有特征["male", "female"], ["from Europe", "from US", "from Asia"], ["uses Firefox", "uses Chrome", "u
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2021-06-19 19:14:00
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LabelEncoder 是一个可以用来将标签规范化的工具类，它可以将标签的编码值范围限定在[0,n_classes-1]. 这在编写高效的Cython程序时是非常有用的. LabelEncoder 可以如下使用: >>> from sklearn import preprocessing >>>
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2021-06-19 19:04:00
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什么样的特征是类别型特征？类别型特征主要是指性别（男/女），体型（胖/瘦/适中）等只有在选项内取值的特征，类别型特征的原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能够直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。序号编码序号编码通常用于处理类别间具有大小关系的数据，例如考试的成绩可以由好到坏分为（A、B、C、D）四档...
原创
2023-02-21 16:37:06
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解决不平衡问题？类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。在现实的分类学习任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如在通过拆分法解决多分类问题时，即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，在使用OvR（一对其余，One vs. Rest，简称OvR）、MvM（多对多，Many vs. Many，简称MvM）策略后产生的二分类任务扔可能出现类别不平
本文系统梳理了9种类别型特征的编码方法。如有不足，还望指正。一、背景当我们预处理数据时，碰到类别型变量，需要将它们编码转换后才能输入进模型当中。按照不同的划分标准
原创
2022-01-11 15:46:42
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基于人口统计学的推荐算法一、算法原理 定义：算法会根据用户的属性发现用户间的相关程度（也称相似度），然后将相似用户喜爱的内容推荐给当前用户。基于人口统计学的推荐算法是推荐算法中相对比较简单的推荐方法。 用户画像：通过收集与分析用户的社会属性、生活习惯等主要信息的数据之后，将用户的信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。 作为大数据的根基，它完美地抽象出
另外一种将标称型特征转换为能够被scikit-learn中模型使用的编码是one-of-K， 又称为 独热码或dummy encoding。 这种编码类型已经在类OneHotEncoder中实现。该类把每一个具有n_categories个可能取值的categorical特征变换为长度为n_categ
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2021-06-19 19:20:00
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线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 回归的目的就预测数值型的目标值。最直接的办法就是依据输入写一个目标值的计算公式。这个计算公式就是所谓的回归方程(regression equation)，其中的参数就是回归系数，求这些回归系数
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2016-12-21 22:43:00
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# 机器学习中的 One-Hot 编码
机器学习是数据驱动的领域，而数据通常需要在算法训练之前进行处理。One-Hot 编码是一种常用的技术，能够将分类数据转化为适合机器学习模型的格式。在本文中，我们将一起深入了解 One-Hot 编码的步骤，并通过示例代码帮助你实现这一过程。
## One-Hot 编码的流程
我们可以将 One-Hot 编码的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
