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使用 CLIP 对没有任何标签的图像进行分类

模型架构 CLIP 由两个编码器模块组成，分别用于对文本和图像数据进行编码。...CLIP 中图像编码器架构的不同选项 CLIP 中的文本编码器只是一个仅解码器的Transformer，这意味着在每一层中都使用了Masked的自注意力（与双向自注意力相反）。...这种方法有局限性：一个类的名称可能缺乏揭示其含义的相关上下文（即多义问题），一些数据集可能完全缺乏元数据或类的文本描述，并且对图像进行单词描述在用于训练的图像-文本对。...，以及ii)将整个训练过程建立在易于获取的图像文本描述的基础上。...这一发现对深度学习研究的未来方向具有重大影响。特别是，图像的自然语言描述比遵循特定任务本体的图像注释（即用于分类的传统单热标签）更容易获得。

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    特征工程系列：特征预处理（下）

    1.标签编码（LabelEncode） 1）定义 LabelEncoder是对不连续的数字或者文本进行编号，编码值介于0和n_classes-1之间的标签。...在具体的代码实现里，LabelEncoder会对定性特征列中的所有独特数据进行一次排序，从而得出从原始输入到整数的映射。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用，一般在树模型中可以使用。...5）实现代码 使用sklearn实现 注：当特征是字符串类型时，需要先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量，再用 OneHotEncoder() 二值化 。...一般情况下，针对定性特征，我们只需要使用sklearn的OneHotEncoder或LabelEncoder进行编码，这类简单的预处理能够满足大多数数据挖掘算法的需求。...，所以需要至少要进行标签编码）。

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    使用TBtools对叶绿体蛋白编码基因进行GO注释

    第一步：根据叶绿体基因组的genbank注释文件获得蛋白编码基因序列 提取序列的python脚本 import sys from Bio import SeqIO input_file = sys.argv...python extract_CDS_from_gb.py input.gb output.fasta 第二步：使用diamond将叶绿体的蛋白编码基因与swissprot数据库比对，获得TBtools...TBtools进行GO注释 需要准备的文件 idmapping.tb.gz 文件比较大 这里推荐一个下载器 https://motrix.app/ 界面非常干净清爽 go-basic.obo cp_Protein_coding.xml...这样GO注释就做好了，TBtools也会对应有可视化工具，这里我选择使用R语言的ggplot2进行展示 library(ggplot2) df<-read.csv("Bhagwa_cp_protein_coding.csv...image.png 对结果进行可视化遇到的问题 数据框如何根据指定列分组排序，比如我的数据 X Y 1 A 1 2 A 2 3 B 3 4 B 4 5 C 5 6 C 6 我想ABC分别从大到小排序

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    Python快速实战机器学习(2) 数据预处理

    前面课程： Python快速实战机器学习(1) 教材准备 本文概要 1、学会用pandas导入数据； 2、学会用matplotlib可视化数据； 3、学会用sklearn给标签编码。...4、学会用sklearn划分数据集。 5、学会用sklearn进行特征缩放。...03 标签编码 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder labelencoder_Y = LabelEncoder() Y = labelencoder_Y.fit_transform...(Y) 我们使用sklearn中的preprocessing模块中LabelEncoder函数给鸢尾花的种类Y编码，因为在编码之前，Y存储的是鸢尾花的名字，也就是字符串变量。...一个更加严谨的办法是将整个数据集随机划分成五份，然后依次用其中的一份作为测试集，另外四份合并作为训练集，对算法运行五次，最后取五次的平均值作为最终的结果。这里我们只用一次，作为演示。

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    特征工程系列：特征预处理（下）

    1.标签编码（LabelEncode） 1）定义 LabelEncoder是对不连续的数字或者文本进行编号，编码值介于0和n_classes-1之间的标签。...在具体的代码实现里，LabelEncoder会对定性特征列中的所有独特数据进行一次排序，从而得出从原始输入到整数的映射。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用，一般在树模型中可以使用。...一般情况下，针对定性特征，我们只需要使用sklearn的OneHotEncoder或LabelEncoder进行编码，这类简单的预处理能够满足大多数数据挖掘算法的需求。...) #声明平均数编码的类 trans_train = ME.fit_transform(X,y)#对训练数据集的X和y进行拟合 test_trans = ME.transform(X_test)#对测试集进行编码...，所以需要至少要进行标签编码）。

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    特征工程系列：特征预处理（下）

    1.标签编码（LabelEncode） 1）定义 LabelEncoder是对不连续的数字或者文本进行编号，编码值介于0和n_classes-1之间的标签。...在具体的代码实现里，LabelEncoder会对定性特征列中的所有独特数据进行一次排序，从而得出从原始输入到整数的映射。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用，一般在树模型中可以使用。...5）实现代码 使用sklearn实现 注：当特征是字符串类型时，需要先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量，再用 OneHotEncoder() 二值化 。...一般情况下，针对定性特征，我们只需要使用sklearn的OneHotEncoder或LabelEncoder进行编码，这类简单的预处理能够满足大多数数据挖掘算法的需求。...，所以需要至少要进行标签编码）。

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    机器学习笔记之数据预处理（Python实现）

    sklearn.preprocessing.Binarizer(threshold= )进行转化； 0x05 标签二值化 将标称型数值转化为0、1...等数值型，输入为1-D array，可以对字符串进行编码...，可以用sklearn.preprocessing.Binarizer()进行转化，作用等于labelEncoder之后OneHotEncoder，但因为只接受一维输入，只能一次对一个特征进行转化； 0x06...标签编码（定量特征） 对不连续的数值或文本进行编号，转化成连续的数值型变量，输入为1-D array,使用sklearn.preprocessing.LabelEncoder进行转化, 0x07 类别特征编码...（定性特征） 对类别特征进行one-hot编码，特征就多少个值就新增多少个维度来表示；使用sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()进行转换,它接收2-D array的输入...，不能直接对字符串进行转化， 如果是字符串类型的话，需要经过LabelEncoder()转化为数值型，再经过OneHotEncoder()进行独热编码； 也可以使用pandas.get_dummies(

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    关于sklearn独热编码二.字符串型类别变量

    一.数值型类别变量 #简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder...,[1],[4]).toarray() 输出：[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ] 二.字符串型类别变量 OneHotEncoder无法直接对字符串型的类别变量编码...已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn 的 github issue 上讨论过这个问题，但目前为止的 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量的支持...，无论 LabelEncoder() 还是 LabelBinarizer()，他们在 sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y 的离散化，而非输入 X， 所以他们的输入被限定为 1-D array...pandas 自带的get_dummies函数即可 get_dummies的优势在于: 本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好 不管你列是数值型还是字符串型，都可以进行二值化编码

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    Python人工智能：基于sklearn的数据预处理方法总结

    # 下面使用SimpleImputer来对Embarked属性的缺失值进行处理 from sklearn.impute import SimpleImputer # 实例化一个缺失值处理的对象，其填充方法使用特征的众数填充策略...且在sklearn中除了专门处理文字的算法，在使用fit时需要导入数值型数据。 因此，在使用sklearn的机器学习算法时，通常需要对非数值型数据进行编码，以实现将文字型数据转换为数值型数据。...sklearn中常用的编码函数包括： (1) preprocessing.LabelEncoder：标签专用，用于将分类标签转换为分类数值； (2) preprocessing.OneHotEncoder...1. preprocessing.LabelEncoder：标签专用（目标值），用于将分类标签转换为分类数值 sklearn中的preprocessing.LabelEncoder方法可以十分方便地将文字型标签转换为分类数值...如下图所示，train_data数据的标签Survived为bool类型： 下面使用LabelEncoder方法将其转换为分类数值型数据，代码如下所示： from sklearn.preprocessing

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    机器学习: Label vs. One Hot Encoder

    为了将这种分类文本数据转换为模型可理解的数值数据，我们使用了标签编码器类。...因此，要对第一列进行标签编码，我们所要做的就是从 sklearn 库中导入 LabelEncoder 类，拟合并转换数据的第一列，然后用新的编码数据替换现有的文本数据。让我们看一下代码。...from sklearn.preprocessing import LabelEncoder labelencoder = LabelEncoder() x[:, 0] = labelencoder.fit_transform...这就是标签编码的全部内容。但是根据数据，标签编码引入了一个新问题。例如，我们将一组国家名称编码为数字数据。这实际上是分类数据，行之间没有任何关系。...为避免这种情况，我们对该列进行“OneHotEncode”。 One Hot Encoder 的作用是，它需要一个具有分类数据的列，该列已经过标签编码，然后将该列拆分为多个列。

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    ​ 机器学习新手向导：使用AutoML构建模型

    ()# 处理分类标签label_encoder = LabelEncoder()data['target'] = label_encoder.fit_transform(data['target'])#...，删除包含缺失值的行，对分类标签进行编码，并最终划分训练集和测试集。...我们将使用Auto-sklearn构建一个分类模型，以预测客户购买金融产品的可能性。项目代码数据处理首先，我们需要进行数据处理，包括读取数据、处理缺失值、处理分类标签、划分训练集和测试集等步骤。...dropna()删除包含缺失值的行，对分类标签进行Label Encoding，并最终使用train_test_split划分训练集和测试集。...项目总结通过这个项目，我们展示了如何使用Auto-sklearn库进行AutoML，从数据处理到模型构建一气呵成。

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    机器学习: Label vs. One Hot Encoder

    为了将这种分类文本数据转换为模型可理解的数值数据，我们使用了标签编码器类。...因此，要对第一列进行标签编码，我们所要做的就是从 sklearn 库中导入 LabelEncoder 类，拟合并转换数据的第一列，然后用新的编码数据替换现有的文本数据。让我们看一下代码。...from sklearn.preprocessing import LabelEncoderlabelencoder = LabelEncoder()x[:, 0] = labelencoder.fit_transform...图片这就是标签编码的全部内容。但是根据数据，标签编码引入了一个新问题。例如，我们将一组国家名称编码为数字数据。这实际上是分类数据，行之间没有任何关系。...为避免这种情况，我们对该列进行“OneHotEncode”。One Hot Encoder 的作用是，它需要一个具有分类数据的列，该列已经过标签编码，然后将该列拆分为多个列。

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    LabelEncoder（标签编码）与One—Hot（独热编码）

    在做Kaggle项目的时候，碰到的问题，通常拿到一个比赛项目，将特征分为数字型特征和文字性特征，分别进行处理，而对于文字型特征如何处理，这时就需要用LabelEncoder（标签编码）...首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic...标签编码LabelEncoder 作用： 利用LabelEncoder() 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例如： from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100...所以目前还没有发现标签编码的广泛使用。 附：基本的机器学习过程 ?

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    机器学习第1天：数据预处理

    -----代码传送门 ----- -----数据传送门----- 一、预备知识 pandas、numpy基本用法有所了解 对什么是机器学习有简单的了解 二、具体实现步骤 第1步：导入库 import...= LabelEncoder() Y = labelencoder_Y.fit_transform(Y) 第5步：拆分数据集为训练集合和测试集合 from sklearn.model_selection...NaN', strategy="mean",axis=0) strategy取值支持三种，mean(均值)，median（中位数），most_frequent（众数），默认mean，axis=0表示按列进行...要想使得类别型的变量能最终被模型直接使用，可以使用one-of-k编码或者one-hot编码。OneHotEncoder它可以将有n种值的一个特征变成n个二元的特征。...LabelEncoder处理的原因 将数据标签化，利于模型的建立 有不足或者不对的地方欢迎留言指正！！！

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    特征工程中的缩放和编码的方法总结

    当数据是识别量表时，并且使用的算法确实对具有高斯（正态）分布的数据进行假设，例如如线性回归，逻辑回归和线性判别分析标准化很有用。...虽然是这么说，但是使用那种缩放来处理数据还需要实际的验证，在实践中可以用原始数据拟合模型，然后进行标准化和规范化并进行比较，那个表现好就是用那个，下图是需要使用特征缩放的算法列表： 特征编码 上面我们已经介绍了针对数值变量的特征缩放...其方法是使用 N位 状态寄存器来对 N个状态 进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。...from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit(y_train) le.classes_ 目标指导的序列化编码...这种方法根据输出计算每个分类变量的平均值，然后对它们进行排名。

    1.1K10

    一文了解类别型特征的编码方法

    第一种处理方法是标签编码，其实就是直接将类别型特征从字符串转换为数字，有两种处理方法： 直接替换字符串 转为 category 类型后标签编码 直接替换字符串，算是手动处理，实现如下所示，这里用 body_style...实现 One-hot 编码有以下 3 种方法： Pandas 的 get_dummies Sklearn 的 DictVectorizer Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder...Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder 第三种方法--Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder 首先是定义 LabelEncoder，实现代码如下...，可以发现其实它就是将字符串进行了标签编码，将字符串转换为数值，这个操作很关键，因为 OneHotEncoder 是不能处理字符串类型的，所以需要先做这样的转换操作： ?...接着自然就是进行 one-hot 编码了，实现代码如下所示： ?

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