类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能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。Sklearn中提供了几个转换器来处理文本属性，下面将总结LabelEncode(序号编码)、OneHotEncoder(独热编码)和LabelBinarizer(二进制编码)转换器用法1. 类图结构 2. LabelEncod
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2024-04-03 20:18:47
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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
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2024-04-02 10:05:18
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其中count encoder，one-hot encoder，label encoder主要针对低基数无序特征，比如性别。可以采用target encoder或者mean encoder的方法来针对高基数无序特征，比如地区，邮编等一、Label EncodingLabelEncoder() 将转换成连续的数值型变量。即是对不连续的数字或者文本进行编号，我们知道
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2024-02-18 15:09:42
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作者：Inbar Naor编译：ronghuaiyang 前戏 词向量除了用在NLP中，还可以用在类别特征的嵌入表达上，是不是很神奇，一起来看看吧！回到2012年，当神经网络重新流行起来时，人们对不用担心特征工程就可以训练模型的可能性感到兴奋。事实上，最早的突破大多出现在计算机视觉领域，在这一领域，原始像素被用作网络的输入。很快我们发现，如果你想使用文本数据，点击流数据，或者几乎所有带有分类特
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2024-05-21 21:07:35
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# PyTorch中的Embedding处理类别特征
在深度学习中，处理类别特征是非常常见的任务。类别特征指的是一些离散的变量，例如性别、国家等。在传统机器学习中，我们通常使用独热编码（One-hot Encoding）来处理类别特征。然而，在深度学习中，我们可以使用嵌入（Embedding）来处理类别特征。PyTorch提供了一个Embedding类，用于将类别特征转换为连续的向量表示。
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原创
2023-09-11 09:39:29
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目录一、第一阶段1.1、MP模型1.2、感知机二、第二阶段2.1、多层感知机(DNN)2.2、BP神经网络2.3、卷积神经网络（CNN）2.4、循环神经网络（RNN）2.5、长短时记忆网络（LSTM）三、第三阶段3.1、Hopfield网络3.2、玻尔兹曼机3.3、受限玻尔兹曼机 深度学习是基于神经网络发展起来的技术，而神经网络的发展具有历史悠久的历史，而且发展历程也是一波三折总结起来可
做nlp很多时候要用到嵌入层，pytorch中自带了这个层什么是embedding层我用最通俗的语言给你讲 在nlp里，embedding层就是把单词表[‘你’，‘好’，‘吗’] 编码成‘你’ --------------[0.2,0.1]
‘好’ --------------[0.3,0.2]
‘吗’ --------------[0.6,0.5]的向量的办法为什么要embedding这是写
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2023-06-06 00:18:53
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特征工程（Feature Engineering）经常被说为机器学习中的black art，这里面包含了很多不可言说的方面。怎么处理好特征，最重要的当然还是对要解决问题的了解。但是，它其实也有很多科学的地方。这篇文章我之所以命名为特征处理（Feature Processing），是因为这里面要介绍的东西只是特征工程中的一小部分。这部分比较基础，比较容易说，所以由此开始。单个原始特征（或称为变量）通
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2024-07-15 13:24:07
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# PyTorch 类别特征转换成嵌入（Embedding）的实现
学习如何在PyTorch中将类别特征转换为嵌入是一个非常重要的技能，特别是在处理分类数据时。嵌入将离散的类别特征转化为连续的向量表示，从而能够更好地与深度学习模型进行配合。本篇文章将详细介绍实现这一过程的步骤、相关代码及其解释。
## 整体流程
以下是将类别特征转换为嵌入的整个流程概述，涉及的数据预处理和模型构建等步骤。
# PyTorch 中的类别嵌入（Embedding）
在深度学习中，尤其是在自然语言处理（NLP）和推荐系统等领域，类别嵌入（Categorical Embedding）是一种重要的技术。它通过将离散的类别变量转换为低维连续向量，使得模型能够更好地捕捉类别之间的相似性。本文将介绍 PyTorch 中类别嵌入的基本概念及其实现，并配以代码示例和可视化流程图。
## 什么是类别嵌入？
类别嵌入
原文来自google developer的机器学习入门课程。主要觉得有几个点，很能说明embedding的本质，以及为什么要用embedding来做矢量化。以下我对原文做了我需要的信息的摘录，需要阅读原文的请自行去google developer上查看。1、分类数据矢量化分类数据是指表示来自有限选择集的一个或多个离散项的输入特征。分类数据最直接的是通过稀疏张量(sparse tensors)表示，
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2024-03-05 13:53:40
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分为四个阶段：收集数据、分析数据、打标签、解决方案收集数据和分析数据都是对信息的操作，所以可以归纳为：信息->标签->方案信息：收集、抽离、行为分析，标签：打标签：码农、抠门、收入高方案：优化产品、运营方案，比如依据上面的标签信息可以知道这是一个高收入却抠门的码农，那我们就可以使用特惠、促销等方案“勾引”他。信息的分析基础属性：年龄、性别、星座、教育、身高、职业（一般是不随自己永远随意
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2024-04-25 13:12:53
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在机器学习任务中，如何有效处理类别特征和数值特征是一个重要的问题。特别是当我们使用深度学习框架 PyTorch 来实现 Factorization Machine (FM) 模型时，准确地处理这些特征显得尤为关键。本文将详细记录我处理“Pytorch FM 对于类别特征和数值特征”的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚及故障复盘。
### 背景定位
在广告推荐系统中，用户的行为和属
一个类别特征，见名思义，就是用来表达一种类别或标签。比如，一个类别特征能够表达世界上的主要城市，一年四季，或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中，类别值的数量总是无限的。同时这些值一般可以用数值来表示。但是，与其他数值变量不一样的是，类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型，石油与旅行无法进行比较)它们
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2021-10-26 15:36:15
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①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是一种
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2024-08-28 16:03:26
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概述从表格或图像数据中提取特征的方法已经众所周知了，但是图(数据结构的图)数据呢?学习如何使用DeepWalk从图中提取特征我们还将用Python实现DeepWalk来查找相似的Wikipedia页面介绍 我被谷歌搜索的工作方式迷住了。
每次我搜索一个主题都会有很多小问题出现。
以“人们也在搜索?”为例。
当我搜索一个特定的人或一本书，从谷歌我总是得到与搜索内容类似的建议。
特征选取是机器学习领域非常重要的一个方向。主要有两个功能：（1）减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合（2）增强度特征和特征值之间的理解几种常用的特征选取方法一、去掉取值变化小的特征 考察某个特征下，样本的方差值，可以人为给定一个阈值，抛开那些小于这个阈值的特征。二、单变量特征选择 单变量特征选
# PyTorch Embedding 特征处理入门
在深度学习中，特征处理是数据预处理过程的重要组成部分。其中，嵌入（Embedding）技术用于将离散特征转换为连续的向量表示，广泛应用于自然语言处理、推荐系统等领域。在PyTorch中，用户可以方便地实现这一功能。本文将介绍PyTorch中的嵌入特征处理，并通过实例演示如何使用嵌入层。
## 什么是嵌入（Embedding）
嵌入是一种将
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2024-09-22 07:01:45
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代码地址：GitHub - xxcheng0708/AudioEmbeddingExtraction: Extract audio embedding feature by metric learning 在前面的内容中，我们已经借助于pytorch-metric-learning代码库，使用
前言关于LightGBM，网上已经介绍的很多了，笔者也零零散散的看了一些，有些写的真的很好，但是最终总觉的还是不够清晰，一些细节还是懵懵懂懂，大多数只是将原论文翻译了一下，可是某些技术具体是怎么做的呢？即落实到代码是怎么做的呢？网上资料基本没有，所以总有一种似懂非懂的感觉，貌似懂了LightGBM，但是又很陌生，很不踏实，所以本篇的最大区别或者优势是：源码分析，看看其到底怎么实现的，同时会将源码中
