一、总结
一句话总结：
a、One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。
b、One-Hot编码实例：北京[1,0,0]，上海[0,1,0]，深圳[0,0,1]
1、为什么需要one-hot编码？
one-hot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程
二、详解one-hot编码
一、什么是one-hot编码？
One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。
One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，它都是零值，它被标记为1。
二、one-hot编码过程详解
比如我们要对 “hello world” 进行one-hot编码，怎么做呢？
1.确定要编码的对象--hello world，
2.确定分类变量--h e l l o 空格 w o r l d，共27种类别（26个小写字母 + 空格，）；
3.以上问题就相当于，有11个样本，每个样本有27个特征，将其转化为二进制向量表示，
这里有一个前提，特征排列的顺序不同，对应的二进制向量亦不同（比如我把空格放在第一列和a放第一列，one-hot编码结果肯定是不同的）
因此我们必须要事先约定特征排列的顺序：
1.、27种特征首先进行整数编码：a--0，b--1，c--2，......，z--25，空格--26
2、27种特征按照整数编码的大小从前往后排列
得到的one-hot编码如下：
再比如：我们要对["中国", "美国", "日本"]进行one-hot编码，
怎么做呢？
1.确定要编码的对象--["中国", "美国", "日本", "美国"]，
2.确定分类变量--中国 美国 日本，共3种类别；
3.以上问题就相当于，有3个样本，每个样本有3个特征，将其转化为二进制向量表示，
我们首先进行特征的整数编码：中国--0，美国--1，日本--2，并将特征按照从小到大排列
得到one-hot编码如下：
["中国", "美国", "日本", "美国"] ---> [[1,0,0], [0,1,0], [0,0,1], [0,1,0]]
三、为什么需要one-hot编码？
one hot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。
上面的 hello world 相当于多分类的问题（27分类），每个样本只对应于一个类别（即只在对应的特征处值为1，其余地方值为0），而我们的分类结果，得到的往往是隶属于某个类别的概率，这样在进行损失函数（例如交叉熵损失）或准确率计算时，变得非常方便
四、one-hot编码的缺陷
one-hot编码要求每个类别之间相互独立，如果之间存在某种连续型的关系，或许使用distributed respresentation（分布式）更加合适。
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