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在下面的场景中，是否建议将多个“相关”特征组合为一个向量？

在下面的场景中，建议将多个“相关”特征组合为一个向量：

机器学习模型训练：在训练机器学习模型时，将多个相关特征组合为一个向量可以提供更丰富的信息，帮助模型更好地理解数据的关联性和模式。例如，在图像识别任务中，可以将图像的像素值、颜色直方图、纹理特征等组合为一个向量，以便训练模型进行分类或检测。
自然语言处理：在文本处理任务中，将多个相关特征组合为一个向量可以更好地表示文本的语义信息。例如，在情感分析任务中，可以将文本的词频、词性、情感词典得分等特征组合为一个向量，以便训练模型进行情感分类。
推荐系统：在推荐系统中，将用户的多个相关特征组合为一个向量可以更准确地描述用户的兴趣和偏好。例如，在电商推荐系统中，可以将用户的购买记录、浏览记录、点击记录等特征组合为一个向量，以便推荐相关的商品。
时间序列分析：在时间序列分析中，将多个相关特征组合为一个向量可以更好地捕捉时间的演变和趋势。例如，在股票预测任务中，可以将股票的历史价格、成交量、技术指标等特征组合为一个向量，以便预测未来的股价走势。

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相关搜索:GenericParserAdapter -解析易趣csv交易对R中的未知字符串进行排序和计数 gorm不支持的数据类型接口如果某个特定字段等于某项内容，如何在表单中添加部分？软键盘: Adjust_Resize将内容推送出屏幕如何从phy_device到net_device？增加三元绘图中的箭头粗细[ggtern]使用react挂钩为字段设置值 gnuplot中的合成图像在Python类层次结构中自定义函数

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万字长文带你复习线性代数！

所以线性方程组的问题可以转变成：b是否可以表示成A中列向量的线性组合？ ? 举几个例子： ? ? 通过观察上面的例子，你可能会想，在二维平面中，是不是只要两个向量不平行，就一定有解？...4、线性方程组有多少个解在上一节中，我们知道了如果b可以表示成A中列向量的线性组合或者b在A的列向量所张成的空间中，那么线性方程组有解，否则无解。但是，有解的情况下是唯一解还是多个解呢？...值得注意的是，零向量是任意向量的线性组合，因此只要包含零向量的向量集，都是线性相关的。 ? 线性相关还有另一种定义，即可以找到一组非全零的标量，使得线性组合为零向量。 ?...由此，对于Ax=b，我们可以得到两个结论：如果A的列是线性相关的，且Ax=b有解，那么，它有无穷多个解；如果Ax=b有无穷多个解，那么A的列是线性相关的： ?...好了，本文的线性代数知识就带你复习到这里，真的建议大家去听一下李宏毅老师的线性代数课，讲的还是十分清晰的。如果您发现了本文的错误，欢迎您在下方留言！

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Wide&Deep、DCN、xDeepFM、DIN、GateNet、IPRec…你都掌握了吗？一文总结推荐系统必备经典模型（三）

embedding向量是看做vector-wise形式的特征交互，然后将多个field embedding表示成矩阵X0，其中，X0的第i个field特征的嵌入向量(X_i,*)0=ei，D为field...对于每一层，是通过下面的方式计算的：其中，Wk,h表示用于计算第k层输出中的第h行向量 X(i,*)k 的一个参数矩阵，因此W(i,j)k,h是一个标量数值，即对哈达玛积计算标量倍数。...DIN考虑历史行为的相关性，自适应地计算用户兴趣的表示向量，而不是用同一个向量来表达所有的不同兴趣。...首先，对每一个embedding向量，通过下面的公式来计算门值gi，代表该向量的重要程度：然后，将embedding向量ei和门值gi计算哈达玛积，得到gei，并得到最终的输出gated feature...因此，在两个不同的粒度上将这些多方面的异质信息纳入用户偏好，包括用一个细粒度的特征聚合网络来融合相关的对象，用一个粗粒度的包聚合网络来聚合历史上交互的包。

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Facebook 推荐算法

矩阵分解 CF的常用方法是通过矩阵分解，其中我们将问题视为具有一组用户和一组项，以及表示已知用户对项进行评级的非常稀疏的矩阵。我们想要预测此矩阵中的缺失值。...由于我们在图形的每个边缘发送一个特征向量，因此在一次迭代中通过线路发送的数据量与#Ratings * #Features成比例（在我们使用的文本中此处和后面的＃作为'number of'的表示法）。...我们将所有工人放在一个圆圈中，并在每次超级步骤后按顺时针方向旋转项目，方法是将包含每个工人的项目的工人到工人的消息发送到该行中的下一个工作人员。...在下图中，我们将我们的旋转混合方法（我们在Giraph中实现）与标准方法（在Spark MLlib中实现，包括一些额外的优化，例如最多向机器发送一次特征向量），相同的数据进行了比较组。...另一方面，我们有来自用户的隐式反馈（用户是否正在主动查看页面，喜欢或评论组中的帖子）。我们还为隐式反馈数据集实现了一个众所周知的基于ALS的算法。

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【机器学习】--主成分分析PCA降维从初识到应用

通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维是全新的正交特征。...三、过程和举例 1.特征中心化。即每一维的数据都减去该维的均值。这里的“维”指的就是一个特征（或属性），变换之后每一维的均值都变成了0。现在假设有一组数据如下： ?...5.将特征值按照从大到小的顺序排序，选择其中最大的k个，然后将其对应的k个特征向量分别作为列向量组成特征向量矩阵。...这样，就将原始样例的n维特征变成了k维，这k维就是原始特征在k维上的投影。上面的数据可以认为是learn和study特征融合为一个新的特征叫做LS特征，该特征基本上代表了这两个特征。...PCA把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的m个特征互不相关。从旧特征到新特征的映射捕获数据中的固有变异性。

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使用OpenCV进行图像全景拼接

在本文中，我们将讨论如何使用Python和OpenCV进行图像拼接。也就是，给定两张共享某些公共区域的图像，目标是“缝合”它们并创建一个全景图像场景。...如果我们使用SIFT作为特征提取器，它将为每个关键点返回一个128维特征向量。如果选择SURF，我们将获得64维特征向量。下图显示了使用SIFT，SURF，BRISK和ORB得到的结果。...给定2组特征（来自图像A和图像B），将A组的每个特征与B组的所有特征进行比较。默认情况下，BF Matcher计算两点之间的欧式距离。因此，对于集合A中的每个特征，它都会返回集合B中最接近的特征。...第一个是距离度量。第二个是是否进行交叉检测的布尔参数。...像线性回归这样的模型使用最小二乘估计将最佳模型拟合到数据。但是，普通最小二乘法对异常值非常敏感。如果异常值数量很大，则可能会失败。RANSAC通过仅使用数据中的一组数据估计参数来解决此问题。

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大语言模型的预训练之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering详解

例如，Gao 等人将 T5 引入了模板搜索的过程，让 T5 生成模板词；Ben-David 等人提出了一种域自适应算法，训练 T5 为每个输入生成一种唯一的域相关特征，然后把输入和特征连接起来组成模板再用到下游任务中...和上面的 Prefix Tuning 的方法相比，他们的方法相对来说参数较少，因为没有在每一层网络中引入额外的参数。...* 可以缓解 prompt engineering 中寻找一个最优 prompt 的繁重工作。 * 可以在下游任务表现得更加稳定。...例如命名实体问题，可以将文本划分为多个片段，然后用各个子 prompt 分别去识别这些片段是否是实体或者对应的是实体类型，最后汇总所有片段的结果即可。...已有相关研究关注是否可以利用 Prompt 来对这些偏见进行修正，但还处在比较初级的阶段，这也会是一个值得研究的方向。

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理解谱聚类

接下来对矩阵进行特征值分解，通过对特征向量进行处理构造出簇。算法首先根据样本集构造出带权重的图G，聚类算法的目标是将其切割成多个子图，每个子图即为聚类后的一个簇。假设图的顶点集合为V，边的集合为E。...显然每个子矩阵Li自身也是一个拉普拉斯矩阵，对应于这个联通分量。对于这些子矩阵，上面的结论也是成立的，因此L的谱由Li的谱相并构成，L对应的特征向量是Li的特征向量，其余位置填充0。...由于每个Li都是一个联通分量的拉普拉斯矩阵，因此其特征向量的重数为1，对应于特征值0。而L中与之对应的特征向量在第i个联通分量处的值为常数，其它地方为0。...因此矩阵L的0特征值对应的特征向量的重数与联通分量的个数相等，并且特征向量是这些联通分量的指示向量。有两种形式的归一化拉普拉斯矩阵，它们之间密切相关，分别定义为 ?...对于超过两个簇的情况，这种简单的阈值化不合适，此时可以将fi当做点的坐标，用聚类算法将其聚成两类。然后按照如下的规则得到聚类结果 ? 推广到多个子图的情况，通过构造指示向量可以得到类似的优化目标。

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AI分类

大多数算法都只是专为数值特征（具体来说，就是一个代表各个特征值的数字向量）定义的，因此提取特征并转化为特征向量是机器学习过程中很重要的一步。...当数据已经成为特征向量的形式后，大多数机器学习算法都会根据这些向量优化一个定义好的数学函数。例如，某个分类算法可能会在特征向量的空间中定义出一个平面，使得这个平面能“最好”地分隔垃圾邮件和非垃圾邮件。...算法会在运行结束时返回一个代表学习决定的模型（比如这个选中的平面），而这个模型就可以用来对新的点进行预测（例如根据新邮件的特征向量在平面的哪一边来决定它是不是垃圾邮件）。...下图展示了一个机器学习流水线的示例。最后，大多数机器学习算法都有多个会影响结果的参数，所以现实中的机器学习流水线会训练出多个不同版本的模型，然后分别对其进行评估（evaluate）。...深度学习：机器学习需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器，把原始数据（如图像的像素值）转换成一个适当的内部特征表示或特征向量，然后对输入的样本进行检测或分类。

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Python 数据科学手册 5.1 什么是机器学习

在后面的章节中，我们将对特定模型及其使用方式进行更深入的研究。有关更多技术方面的预览，你可以在附录：图形代码中，找到生成以下图形的 Python 源代码。...分类：预测离散标签我们将首先看一个简单的分类任务，其中给出了一组标记点，并希望使用它们对一些未标记的点进行分类。...这个简单的线性回归模型假定，如果我们将标签视为第三个空间维度，我们可以将数据拟合为平面。这是二维数据的线性拟合问题的高阶推广。...我们将讨论的一些重要的回归算法是线性回归（参见线性回归），支持向量机（参见支持向量机）和随机森林回归（参见决策树和随机森林）。...总之，我们看到这些：监督学习：可以根据标记的训练数据预测标签的模型分类：将标签预测为两个或多个离散类别的模型回归：预测连续标签的模型无监督学习：识别未标记数据中的结构的模型聚类：在数据中检测和识别不同分组的模型

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网络节点表示学习论文笔记03—基于异构网络节点表示的推荐系统

user和item都学习一个低维的向量表示，并且学习一个能够利用它们预测user-item rating（即是否需要向用户推荐某个物品）。...在图中，User对应user，Movie对应item，在特征提取流程中，我们希望为每个user(User)和item(Movie)学习多个特征向量表示。...对于每个Meta-Path模式，可以产生多个User/Movie序列，在这些序列上使用skip-gram可以为每个User/Movie学习一个特征向量。...首先，对于每个item我们已经得到了多个特征向量，可以用下面的函数来将这些向量融合为一个向量eu(U)，这个g(·)函数是需要学习的。...对于item，也需要进行同样的操作，为每个item生成一个唯一的item特征向量ei(I)。 ? 对于每个user-item对，用下面的公式进行对user-item rating进行预测。

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【AAAI oral】阿里北大提出新attention建模框架，一个模型预测多种行为

相关工作异构行为建模：通常通过手动特征工程来表示用户特征。这些手工特征以聚合类特征或无时序的id特征集合为主。...每个实体都有自己不同的属性，包括实值特征和离散id类特征。动作类型是id类，我们也将时间离散化。三部分相加得到下一层的向量组。...语义空间映射这一层通过将异构行为线性映射到多个语义空间，来实现异构行为之间的同语义交流。...尽管从实现的角度上来说，这一层就是所有行为编码向一个统一的空间进行映射，映射方法线性非线性都可以，但实际上，对于后面的网络层来说，我们可以看作是将一个大的空间划分为多语义空间，并在每个子空间里进行self-attention...最后Attention向量和目标向量将被送入一个Ranking Network。其他场景强相关的特征可以放在这里。这个网络可以是任意的，可以是wide & deep，deep FM，pnn都行。

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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~

enumerate(sequence, [start=0])函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。颜色名称存储在下面代码中的all_colors中。...在下面的图表中，您可以清楚地看到随着失业中位数持续时间的增加，个人储蓄率会下降。未堆积面积图表很好地展示了这种现象。...下面是根据USArrests数据集将美国各州分为5组的代表性示例。此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。...50、平行坐标（Parallel Coordinates）平行坐标有助于可视化特征是否有助于有效地隔离组。如果实现隔离，则该特征可能在预测该组时非常有用。

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协同过滤算法效果不佳怎么办？知识图谱来帮忙啦！

而在推荐场景中, 一个商品可能和中的一个或者多个实体关联。...对于商品以及它所关联的实体,我们先构建影藏特征以及的个成对交叉。是在第层的特征交叉矩阵, 是隐藏层的维度。然后我们通过交叉特征矩阵将下一层的商品和实体特征向量映射到它们的潜在表示空间。...其中, 是训练的权重和偏差向量。这个称为操作,因为我们将投影到上。通过上面的操作,我们从水平和垂直方向进行了压缩。单元: 通过该操作,MKR可以自适应地调整知识迁移的权重并且学习两个任务的相关性。...在获得用户的潜在特征以及商品的潜在特征之后,我们使用下面的方式对其进行预估： 2.3 知识图谱Embedding模块知识图谱embedding将实体以及关系embed到某个连续的向量空间中，和推荐模块类似..., 对于给定的知识三元组,我们首先使用多个的单元以及非线性层来处理head以及关系的原始特征向量，最终它们的潜在向量被concatenate到一起, 之后再接上上K层的MLP预测, 其中是和实体相关的商品集合

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·深度学习性能提升的技巧

我还建议你将训练数据扩展生成多个不同的版本：归一化到0 ~ 1 归一化到-1 ~ 1 标准化然后在每个数据集上测试模型的性能，选用最好的一组生成数据。...在模型中不适合计算大的数值。此外，还有许多其它方法来压缩模型中的数据，比如对权重和激活值做归一化，我会在后面介绍这些技巧。相关阅读：我需要对输入数据（列向量）做标准化吗?...是否可以将多个属性合并为单个值？是否可以发掘某个新的属性，用布尔值表示？是否可以在时间尺度或是其它维度上有些新发现？神经网络有特征学习的功能，它们能够完成这些事情。...它们会对此赋予一个趋近于0的权重，几乎忽略此特征对预测值的贡献。你是否可以移除训练数据的某些属性呢？我们有许多的特征选择方法和特征重要性方法来鉴别哪些特征可以保留，哪些特征需要移除。...如果你的时间充裕，我还是建议在相同的神经网络模型上选择尝试多个方法，看看它们的效果分别如何。也许用更少的特征也能得到同样的、甚至更好的效果。也许所有的特征选择方法都选择抛弃同一部分特征属性。

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以图搜图：基于机器学习的反向图像检索

如下图2，我们可以看到第一层辨认出的图像中锐利的边缘信息，中间层将这些边缘整合为车轮和车身的形状，然后最后一层做出了完整的断言——这是一张汽车图片。在实际使用中，CNN往往有很多层。 ?...下面的图3显示了将过滤器应用于输入（蓝色图像），并将其压缩为绿色图像。3x3大小的输入窗口乘以滤波器权重，然后输出一个值。因此，将5x5图像中的信息映射到了更密集的版本——2x2。 ?...最终的那一层会将原始图片折叠成一维向量（即是一组数字数组），这样的特征向量是我们进行图像搜索的基础。那么现在，瞧，我们有一个基本的CNN了！ ?...其中一个原因是，对于我们的特征向量来说，最好是测量特征之间的相关性，而不是特征本身。...我们将每个特征向量和它的URL/product索引存储在两个单独的表中，因为这样可以做到产品到图像的多对多映射。 SQL的一个重要特性是能够在查询中执行基本算法。

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做语义分割不用任何像素标签，UCSD、英伟达在ViT中加入分组模块，入选CVPR2022

受此研究方向的启发，来自加州大学圣圣地亚哥分校和英伟达的研究者提出这样一个问题：我们是否也可以学习一个纯文本监督的语义分割模型，无需做任何像素标注，就能够以零样本方式泛化到不同对象类别或词汇集？...他们推测这种一致性有助于 GroupViT 更好地将学习到的图像片段分类为标签的类别。组 token。在下表 2 中，研究者比较了不同的组 token 和输出 token。...尽管组 token 的数量远少于现实世界中的类别数量，但每个组 token 都是 384 维嵌入空间中的 1 个特征向量，但它可以表示比 1 更多的概念。...有趣的是，如果图片中有人，组 token 36 会关注「手」，而如果有鸟和狗等动物，则会关注「脚」。第二阶段的组 token 更多地与高级概念相关联，例如「草」、「身体」和「脸」。...图 7 还表明，第一阶段学习的概念可以在第二阶段聚合为更高级别的概念。图 7：通过组标记的概念学习。研究者强调了组 token 在不同阶段所涉及的区域。

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吾爱NLP(3)—我对NLP的理解与学习建议

简单介绍一下文本分类：文本分类是NLP中一个重要的研究方向之一，是指按照预先定义的主题类别，为每一个文档集合中的每一个文档指定属于一个类别（多分类）或多个类别（多标签分类）。...word2vec的思想在推荐领域也有比较实际的应用场景，所以我们需要深入的了解word2vec的理论推导，几乎面试必问。词向量是通过训练的方法，将语言词表中的词映射成一个长度固定的向量。...因为深度学习具有自动抽取低维特征组合为高级特征的能力，让我们不用再去关注基于领域知识的特征工程相关的工作，一个不懂语言学人同样可以基于大量语料数据，利用语言模型，很好的解决语言理解的相关问题。 ?...该模型忽略掉文本的语法和语序等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的。BoW使用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档.。...": 6, "football": 7, "games": 8,"Mary": 9, "too": 10} 上面的词典中包含10个单词, 每个单词有唯一的索引, 那么每个文本我们可以使用一个10维的向量来表示

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推荐系统之FM与MF傻傻分不清楚

1.1 FM模型最常见的预测任务是估计一个函数：，将实值特征映射到目标域中（其中对回归任务，对分类任务）。在监督模型中，已知训练数据。...另外在排序任务中，可以通过成对的训练数据来训练得到打分函数，其中特征元组，排名高于。假设我们从电影评论系统中获取了这么一组交互数据（见下图），其中用户集合，物品（这里为电影）集合。...FM vs MF 分解机的思想是从线性模型中通过增加二阶交叉项来拟合特征之间的交叉，为了拓展到数据稀疏场景并便于计算，吸收了矩阵分解的思想。这一节中主要简单了解一下FM与MF之间的关系。...假设用户集合为，物品集合为，我们以图1中的为例，在仅包含用户ID和物品ID信息时，特征维度，则特征向量，即为用户ID和物品ID的one-hot表示的拼接，由于特征向量中第一位和第四位为非零元素，因此二阶...FM与MF的不同「输入数据的形式不同」一般来说，FM的输入数据是一个实值特征向量（如图1的每一行），相当于是对多个one-hot特征的拼接；MF的输入数据是一个二元组，为用户ID，为物品ID。

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面试机器学习、数据挖掘等大数据岗位必备

产生背景，适用场合（数据规模，特征维度，是否有 Online 算法，离散/连续特征处理等角度）；原理推导（最大间隔，软间隔，对偶）；求解方法（随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法）；优缺点，相关改进...通过第一问中的表格，我们可以知道某个关键词的向量，现在将这个向量做一个简单的变化：如果某个分量不为0则记为1，表示包含这个分量元素，这样某个关键词就可以变成一些词语的集合，记为A。...以及他们的应用场景。 DTW（动态事件规整算法）：语音识别领域，判断两端序列是否是同一个单词。 Holt-Winters（三次指数平滑法）：对时间序列进行预测。时间序列的趋势、季节性。...)T 即： b) 计算二者曼哈顿距离 2) 给你一组向量a，b，c，d a) 计算a，b的Jaccard相似系数 b) 计算c，d的向量空间余弦相似度 c) 计算c、d的皮尔森相关系数即线性相关系数...1) 只有一个单词只存在文档中，转换的结果？（具体问题忘记） 2) 有多个单词存在在多个文档中，转换的结果？（具体问题忘记） 3) 公式变换的目的？

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搜推广场景下的特征工程

今天将和大家分享推荐场景下的特征工程，主要围绕下面四点展开：为什么要精做特征工程何谓好的特征工程常用的特征变换操作搜推广场景下的特征工程 01 为什么要精做特征工程特征工程就是将原始数据通过一系列变换映射到新的向量空间...因此，很多人把大量精力投入到算法模型的学习和积累中，而很少花时间和精力去积累特征工程方面的经验。...首先特征工程的伸缩性要强，支持高基数特征，支持大数据场景下的推荐任务；其次特征的设计还要让模型在线预测的时候支持高并发度，预测效率高；并且特征的设计要具有灵活性，一个好的特征工程应该适用于多个模型任务；...所以建议对这种问题先按照用户分组，组内再做Min-max归一化。最后介绍一下Gauss Rank，是推荐系统中效果比较好的一个特征变换操作。...（3）统计编码统计编码就是找到一个与类别本身以及目标变量相关的统计量来代替该类别特征，把类别特征转化为一个小巧、密集的实数型特征向量。 Count Encoding，统计某类别型特征发生的频次。

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