在稀疏的、独热编码编码数据上构建自动编码器 ? 自1986年[1]问世以来，在过去的30年里，通用自动编码器神经网络已经渗透到现代机器学习的大多数主要领域的研究中。...但是，尽管它们的有效性已经在许多方面得到了证明，但它们在重现稀疏数据方面常常存在不足，特别是当列像一个热编码那样相互关联时。 在本文中，我将简要地讨论一种热编码(OHE)数据和一般的自动编码器。...热编码数据 热编码数据是一种最简单的，但在一般机器学习场景中经常被误解的数据预处理技术。该过程将具有“N”不同类别的分类数据二值化为二进制0和1的N列。第N个类别中出现1表示该观察属于该类别。...最后，您可以将每个热编码列视为其自身的分类问题，并承担每个分类的损失。...总结 在本文中，我们浏览了一个独热编码分类变量的概念，以及自动编码器的一般结构和目标。我们讨论了一个热编码向量的缺点，以及在尝试训练稀疏的、一个独热编码数据的自编码器模型时的主要问题。
1、独热编码的原理 特征数字化：将分类变量（或称为离散特征、无序特征）转换为一种适合机器学习算法处理的格式。...2、独热编码的分类 基于分类值的独热编码：独热编码是针对具有明确分类值的数据进行预处理的有效方法，通过将每个分类值转换为独立的二进制向量，确保模型正确理解非数值分类特征，避免数值关系的误判。...基于分类值的独热编码 针对具有明确分类值的数据： 独热编码特别适用于处理那些具有明确、有限且通常不带有数值意义的分类值的数据。...例如，一些基于树的算法（如随机森林）可以直接处理分类特征，而无需进行独热编码。 数据预处理与独热编码：独热编码是数据预处理中常用的一种技术，主要用于处理分类数据。...独热编码是将这些分类特征转换为机器学习模型能够理解的数值格式的一种有效方法。
独热编码 one-hot编码就是保证每个样本中的单个特征只有1位处于状态1，其他的都是0。...所以，人们想对独热编码做如下改进： 将vector每一个元素由整形改为浮点型，变为整个实数范围的表示； 转化为低维度的连续值，也就是稠密向量。将原来稀疏的巨大维度压缩嵌入到一个更小维度的空间。...从名称上也可以看出来，独热编码相当于对词进行编码，而分布式表示则是将词从稀疏的大维度压缩嵌入到较低维度的向量空间中。...Softmax回归 Softmax是一种回归模型，在机器学习中经常用Softmax来解决MECE原则的分类——每一个分类相互独立，所有的分类被完全穷尽。比如男人和女人就是负责MECE原则的。...Word2vec通过训练，将独热向量稀疏空间中每个词都映射到一个较短的词向量上来。所有的这些词向量就构成了向量空间，进而可以用普通的统计学的方法来研究词与词之间的关系。
独热编码，也称为dummy变量，是一种将分类变量转换为若干二进制列的方法，其中1表示属于该类别的行。 ? 很明显，从机器学习的角度来看，它不是分类变量编码的好选择。...这对于神经网络来说尤其如此，它的优化器在几十个空维度的情况下很容易进入错误的优化空间。 更糟糕的是，每个信息稀疏列之间都存在线性关系。...这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测，从而导致并行性和多重共线性的问题。 ? 最优数据集由信息具有独立价值的特征组成，而独热编码创建了一个完全不同的环境。...诚然，如果只有3个或者甚至4个类别，独热编码可能不是一个糟糕的选择，但是它可能值得探索其他选择，这取决于数据集的相对大小。 目标编码是表示分类列的一种非常有效的方法，它只占用一个特征空间。...这些分布的属性然后通过贝叶斯模型合并，从而能够产生一种编码，这种编码更了解分类目标分布的各个方面。然而，其结果却难以解释。
在本文中，基于anchor free思想提出了一种无anchor和无NMS的具有简单后处理的一阶段端到端3D点云目标检测器（AFDet）。...其中，关键点热图预测head用于预测BEV平面内的物体中心，每一个物体都将被编码成一个以热峰为中心的小区域。...其次，它在完善热图目标对象中心的预测方面起着重要作用，尤其是当热图预测错误的中心时。...具体来说，一旦热图预测到一个错误的中心，该错误的中心距离ground truth中心几像素远，则偏移head就具有减轻甚至消除相对于ground truth目标对象中心几像素误差的能力。...Orientation prediction 物体的方向θ与绕着垂直于地面的z轴旋转的标量角相交。将其编码为一个八标量，每个bin具有四个标量。
为了减轻基于自编码器的异常检测的这个缺点，我们建议使用内存模块来增加自编码器，并开发一种改进的自编码器，称为内存增强自编码器，即MemAE。...由于稀疏的解决策略,鼓励MemAE模型优化和有效的使用有限数量的内存插槽,使内存记录典型的正常模式在正常训练数据来获得较低的平均重建错误(参见图3)。...考虑到 的所有项都是非负的，且 ，我们最小化 的熵： 式(7)中的硬收缩操作和熵损失式(9)共同促进了生成的寻址权的稀疏性...4.4.1、包含稀疏组件的研究如前所述，我们使用两个分量来诱导内存寻址权的稀疏性，即在式(6)中定义的硬阈值收缩和在式(10)中定义的熵损失E(·)。...4.4.2、和稀疏正则化的比较MemAE中的稀疏内存寻址派生出一种自动编码器的风格，从而导致编码器输出的稀疏性(激活)。
对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征，并且这些特征之间是互斥的，每一次都只有一个被激活，这时原来的数据经过独热编码后会变成稀疏矩阵。...表示返回是稀疏矩阵还是数组。默认为True handle_unknown 接收str。表示在转换过程中引发错误还是忽略是否存在未知的分类特征。...在进行独热编码之前，需要先将字符串类型的数据转换为数值类型。在处理分类特征时，一种常见的方法是使用LabelEncoder类将字符串类型的数据转换为整数编码，然后再进行独热编码。...独热编码常用于机器学习中对分类特征的处理，它可以将分类变量转换为数值变量，使得机器学习算法能够更好地处理这些特征。...稀疏编码算法是一种无监督学习方法，通常用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。
自然数编码。给每一个类别分配一个编号，对类别编号进行洗牌，训练多个模型进行融合可以进一步提升模型效果。 独热编码。线性模型类别特征的自然数编码，取值大小没有物理含义，直接喂给线性模型没有任何意义。...常用的一种做法是对类别特征进行独热编码，这样每个特征取值对应一维特征，独热编码得到稀疏的特征矩阵。 分层编码。...对于有些取值特别多的类别特征，使用独热编码得到的特征矩阵非常稀疏，因此在进行独热编码之前可以先对类别进行散列编码，这样可以避免特征矩阵过于稀疏。...对于自然数编码方法，简单模型容易欠拟合，而复杂模型容易过拟合；对于独热编码方法，得到的特征矩阵太稀疏。...对于高基数类别变量，一种有效方式则是基于目标变量对类别特征进行编码，即有监督的编码方法，其适用于分类和回归问题。
对于多分类模型，如果label是类别序号编码的，则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。...如果label进行了one-hot编码，则需要使用稀疏类别交叉熵损失函数 sparse_categorical_crossentropy。...为onehot编码，类实现形式为 CategoricalCrossentropy) sparse_categorical_crossentropy(稀疏类别交叉熵，用于多分类，要求label为序号编码形式...，也叫KL散度，常用于最大期望算法EM的损失函数，两个概率分布差异的一种信息度量。...Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 在类别不平衡和存在难以训练样本的情形下相对于二元交叉熵能够取得更好的效果。
one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...那么使用独热编码表征类别相较于直接用标量进行表征有什么好处呢，从类别的区分性来说，两者都可以完成对不同类别的区分。但是从标量数字的性质来说，其在距离方面的诠释不如one-hot。...，狗要比猫更像西瓜，因此用标量来区分类别是不明确的，若以独热编码表示类别，即label猫=[1,0,0],label狗=[0,1,0],label西瓜=[0,0,1],容易验证各类别之间距离都相同。...一个时间包含的可能性越多，则这事件越复杂，其熵越大；若某个事件具有确定性的结果，则该事件不包含任何信息，其熵为0。...上熵的均值 output = tf.reduce_mean(output) 2.铰链损失 Hinge loss最初在SVM中提出，通常用于最大化分类间隔，铰链损失专用于二分类问题，核心思想是着重关注尚未分类的样本
自编码神经网络是一种无监督学习算法，其模型结构与上述的神经网络一致，所不同的是其目标值等于其输入值，即y(i)=x(i)\mathbf{y}^{(i)}=\mathbf{x}^{(i)}，其结构如下图所示...，中间层实现了对原数据的抽象，是原数据的另一种表示。...对于中间的隐含层具有两种结构： 降维，即隐含层的节点个数要小于输入节点的个数。 稀疏，即在隐含层的神经元上加入稀疏性的限制。...为了使得模型比较稀疏，我们希望平均激活度能够尽可能接近稀疏性常数，通常可以取相对熵来度量平均激活度与稀疏性参数之间的差异程度。 4、相对熵的概念 要说相对熵，首先得说说“什么是熵”。...5、稀疏自编码器 对于稀疏自编码器的损失函数，其与神经网络的损失函数一致，可以表示为： J(W,b) J\left ( \mathbf{W},\mathbf{b} \right ) 则对于稀疏自编码器
整个教材已经非常好，网上有原版的英文版，也有翻译的中文版，这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知...这个笔记主要分为以下几个部分： - 神经网络 - 自编码器与稀疏性 - Softmax回归 - 自我学习 - 深度网络 - 其他，如PCA 二、自编码器与稀疏性 1、自编码器 image.png...，同时，这提取出的特征又能还原原先的特征，简单来讲，中间层实现了对原数据的抽象，是原数据的另一种表示。...对于中间的隐含层具有两种结构： 降维，即隐含层的节点个数要小于输入节点的个数。 稀疏，即在隐含层的神经元上加入稀疏性的限制。...3、稀疏性约束 image.png 4、相对熵的概念 image.png ?
■ 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。例如成绩，可以分为 低、中、高三档，并且存在“高>中>低”的排序关系。...序号编码会按照大小关系对类别型特征赋予一个数值ID，例如高表示为3、中表示为2、低表示为1，转换后依然保留了大小关系。 ■ 独热编码 独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。...例如血型，一共有4个取值（A型血、B型血、AB型血、O型血），独热编码会把血型变成一个4维稀疏向量，A型血表示为（1, 0, 0, 0），B型血表示为（0, 1, 0, 0），AB型表示为（0, 0,1...对于类别取值较多的情况下使用独热编码需要注意以下问题。 （1）使用稀疏向量来节省空间。在独热编码下，特征向量只有某一维取值为1，其他位置取值均为0。...一是在K近邻算法中，高维空间下两点之间的距离很难得到有效的衡量；二是在逻辑回归模型中，参数的数量会随着维度的增高而增加，容易引起过拟合问题；三是通常只有部分维度是对分类、预测有帮助，因此可以考虑配合特征选择来降低维度
对于多分类模型，如果label是类别序号编码的，则使用类别交叉熵损失函数 categorical_crossentropy。...如果label进行了one-hot编码，则需要使用稀疏类别交叉熵损失函数 sparse_categorical_crossentropy。...，要求label为onehot编码，类实现形式为 CategoricalCrossentropy) sparse_categorical_crossentropy(稀疏类别交叉熵，用于多分类，要求...Hinge) kld(相对熵损失，也叫KL散度，常用于最大期望算法EM的损失函数，两个概率分布差异的一种信息度量。...Focal Loss是一种对binary_crossentropy的改进损失函数形式。 在类别不平衡和存在难以训练样本的情形下相对于二元交叉熵能够取得更好的效果。
当选择某个特征对数据集进行分类时，数据集分类后的信息熵会比分类前的小，其差值即为信息增益。 信息增益可以衡量某个特征对分类结果的影响大小，越大越好。...信息增益=abs(信息熵（分类后）-信息熵（分类前）) Gain(R)=Info(D)−InfoR(D) 决策树降剪枝 为什么要剪枝 训练出得决策树存在过度拟合现象——决策树过于针对训练的数据，专门针对训练集创建出来的分支...该项目所提供的样本数据相对较少； 该问题是属于非线性问题； 数据集经过“独热编码”后，维度较高 决策树： 这个模型的优势是什么？...实例是由“属性-值”对表示的； 目标函数具有离散的输出值； 训练数据集包含部分错误(决策树对错误有适应性)； 训练数据缺少少量属性的实例。 这个模型的缺点是什么？...决策树匹配的数据过多时； 分类的类别过于复杂； 数据的属性之间具有非常强的关联。 根据我们当前数据集的特点，为什么这个模型适合这个问题。
二元交叉熵 当你执行二元分类任务时，可以选择该损失函数。如果你使用BCE(二元交叉熵)损失函数，则只需一个输出节点即可将数据分为两类。输出值应通过sigmoid激活函数，以便输出在(0-1)范围内。...例如，你有一个神经网络，该网络获取与大气有关的数据并预测是否会下雨。如果输出大于0.5，则网络将其分类为会下雨；如果输出小于0.5，则网络将其分类为不会下雨。即概率得分值越大，下雨的机会越大。 ?...多分类交叉熵 当你执行多类分类任务时，可以选择该损失函数。如果使用CCE(多分类交叉熵)损失函数，则输出节点的数量必须与这些类相同。...如果猫节点具有高概率得分，则将图像分类为猫，否则分类为狗。基本上，如果某个类别节点具有最高的概率得分，图像都将被分类为该类别。 ? 为了在训练时提供目标值，你必须对它们进行一次one-hot编码。...稀疏多分类交叉熵 该损失函数几乎与多分类交叉熵相同，只是有一点小更改。 使用SCCE(稀疏多分类交叉熵)损失函数时，不需要one-hot形式的目标向量。例如如果目标图像是猫，则只需传递0，否则传递1。
但是一般的分类问题并不与类别之间的自然顺序有关。幸运的是，统计学家很早以前就发明了一种表示分类数据的简单方法：独热编码（one-hot encoding）。独热编码是一个向量，它的分量和类别一样多。...假设整个数据集 \{\mathbf{X}, \mathbf{Y}\} 具有 n 个样本，其中索引 i 的样本由特征向量 \mathbf{x}^{(i)} 和独热标签向量 \mathbf{y}^{(i)}...由于 \mathbf{y} 是一个长度为 q 的独热编码向量，所以除了一个项以外的所有项 j 都消失了。由于所有 \hat{y}_j 都是预测的概率，所以它们的对数永远不会大于 0 。...此损失称为交叉熵损失（cross-entropy loss），它是分类问题最常用的损失之一。本节我们将通过介绍信息论基础来理解交叉熵损失。...交叉熵是一个衡量两个概率分布之间差异的很好的度量，它测量给定模型编码数据所需的比特数。
隐因子模型进行CF评分预测 ALS模型 是一种基于模型的推荐算法，基于最小二乘法对稀疏矩阵进行分解，可以依照分解的两个矩阵，对新的用户和物品数据进行评估。...nonclk和clk在这里是作为目标值，不做为特征 Spark中使用独热编码 热编码只能对字符串类型的列数据进行处理 StringIndexer对指定字符串列数据进行特征处理，如将性别数据“男...【引申】用Embedding解决特征过多的问题： 如果特征过多，用独热编码，将会造成大量稀疏向量。...以下，这种方法是比较有效的一种 解决办法： 低维转高维方式 我们接下来采用将变量映射到高维空间的方法来处理数据，即将缺失项也当做一个单独的特征来对待，保证数据的原始性 由于该思想正好和热独编码实现方法一样...，因此这里直接使用热独编码方式处理数据 # 使用热独编码转换pvalue_level的一维数据为多维，其中缺失值单独作为一个特征值 # 需要先将缺失值全部替换为数值，与原有特征一起处理 from
数据和特征决定了机器学习的上限，⽽模型和算法只是逼近这个上限⽽已 构建单个特征的模型，通过模型的准确性为特征排序，借此来选择特征； 通过L1正则项来选择特征：L1正则⽅法具有稀疏解的特性，因此天然具备特征选择的特性...也就是如果我们使⽤L0范数，即希望w的⼤部分元素都是0. （w是稀疏的）所以可以⽤于ML中做稀疏编码，特征选择。通过最⼩化L0范数，来寻找最少最优的稀疏特征项。...有监督学习和⽆监督学习的区别 有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进⾏学习，以尽可能对训练样本集外的数据进⾏标记（分类）预测。这⾥，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。...LR的损失函数是似然函数，似然函数的log对数的形式，得到是交叉熵损失，对应的是分类中最重要交叉 熵损失函数。...交叉熵损失和其他的损失函数区别就在于交叉熵损失是定义在概率分布基础上的，它通常是被⽤于基于 多项式的逻辑斯特回归和神经⽹络中，还有⽤在EM算法中。
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