对大量分类特征进行编码的最佳方式是什么？
对大量分类特征进行编码的最佳方式是使用独热编码（One-Hot Encoding）。
独热编码是一种将分类特征转换为二进制向量的方法，其中每个特征值都被表示为一个唯一的二进制位。对于每个分类特征，创建一个新的二进制特征列，其中只有一个位为1，其余位都为0，表示该特征值的存在与否。
独热编码的优势包括：
- 保留了分类特征的所有信息，不引入任何偏好或顺序。
- 适用于大量分类特征，不受特征数量的限制。
- 可以应用于各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树等。
独热编码的应用场景包括：
- 机器学习中的特征工程，特别是在处理分类特征时。
- 文本挖掘和自然语言处理中的词袋模型表示。
- 推荐系统中的用户和物品编码。
腾讯云提供了多个相关产品来支持独热编码：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）：提供了丰富的机器学习算法和工具，可用于特征工程和模型训练。
- 腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）：提供了图像和文本处理的能力，可用于特征提取和预处理。
- 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：提供了高性能的数据库服务，可用于存储和查询编码后的特征数据。
通过使用独热编码，可以有效地处理大量分类特征，并为后续的机器学习和数据分析任务提供准确和可靠的输入。
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人脸检索API疑问？
人脸识别、api
1.人脸检索接口 返回的相似度，若要以此判断是否是同一个人，阈值取多少合适
2.一个person有几张人脸作为样本比较适合
3.创建个体时传入的图片是否会被腾讯云保存，若会保存在哪里，以图片还是特征点的形式保存
浏览 227提问于2018-11-20
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使用连续变量和分类变量混合处理数据集
machine-learning、data-cleaning、categorical-data
当一些自变量是分类的而另一些自变量是连续的时，机器学习算法和预处理的选择如何变化？这样的数据能直接应用到使用一次热编码转换分类数据的算法中吗？
例如，有2列是:年龄和种族，年龄是连续的，种族是绝对的。
更新:不知道连续变量的理想桶。
浏览 0提问于2019-02-22得票数 4
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不是Scikit fit_transform、ColumnTransformer和OneHotEncoder用于编码分类数据的目的，那么为什么要对数值使用它呢
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我在搜索机器学习示例以供查看和理解时，偶然发现了这个示例：https://www.kaggle.com/saulalquicira/model-evaluation-using-cross-val-score-and-kfold 我理解代码中的所有内容，除了这一部分： labelencoder_X = LabelEncoder()
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ct = ColumnTransformer([("cp", OneHotEncoder(), [2])], remainder = 'pas
浏览 19提问于2021-07-16得票数 1
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一个用于销售预测和内核的热编码死了
python、salesforce、one-hot-encoding、forecast
我试图预测每天的销售，并有一个数据集858935x15的功能。在向模型提供功能之前，我想为分类特征做一个热编码。产品相关特征颜色、product_id、brand_id、category_id和subcategory_id由int64格式提供，具有以下独特价值；
产品-> 19359
彩色-> 2243
类别101 -> 101
分支-> 868
次范畴-> 103
如果我为这些特性做了一个热编码，内核就快死了，数据集变成17.5GBO.O。
我想，问题是product_id的唯一值计数，我是严格地需要对分类特性执行编码，还是可以保留
浏览 2提问于2020-05-31得票数 0
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关于网站数据迁移腾讯云的若干问题。问题之一：腾讯云有等保级别？
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事情背景是 2018年建立了网站，网站有工信部备案号。主域名、IP都正常在用。网站接入方式是 租赁虚拟空间。等保备案号、等保级别、等保系统都没有。系统软件版本是 windows 2008，路由器、交换机、服务器、安全设备都 “为虚拟机，不是独立单台服务器”
网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
1、对网站数据进行迁移腾讯云支不支持？
2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 272提问于2022-03-08
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为什么我们要在语言建模中进行一次性编码？
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有人能解释一下为什么one-hot编码在语言建模中很好吗？(特别是在深度学习方面)
(我知道像word2vec这样的其他编码方法更好，我只想从根本上知道one-hot编码为什么有效)。
提前谢谢你！
浏览 1提问于2018-05-04得票数 1
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配置keycloak的IDP与腾讯云进行联合身份认证，SAML断言返回给腾讯云时报错，但没有明确的错误信息，无法定位原因
ps：阿里云、华为企业云提供了元数据文件直接导入IDP即可，但腾讯云未提供，如何确认IDP的配置正确？
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一种在python中提供NaN值的热编码
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我有一个分类案例研究，其中我使用Logistic回归模型。我想使用一个热编码将我的分类列(SalStat)值转换为0和1。这是我的代码： data2["SalStat"] = data2["SalStat"].map({"less than or equal to 50,000":0, "greater than 50,000":1})
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这个热吗？
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阅读：
它声明“使用一个热的，也就是一个K的方案来编码分类整数特征。”
这是否也意味着它只编码了一个单词列表？
一种热编码的维基百科定义( )
在自然语言处理中，一个热向量是一个1×N矩阵(向量)，用于区分词汇表中的每个单词和词汇中的每一个单词。该向量由所有单元格中的0组成，唯一用于识别单词的单元格中的单个1除外。
在下面运行代码似乎LabelEncoder不是一个热编码的正确实现，而OneHotEncoder是一个正确的实现：
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
from num
浏览 0提问于2018-05-29得票数 1
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请教几个问题，业务场景为全民直播，和映客app一样：1.互动直播是否可以支持连麦，即多个主播是否可以在同一个房间进行直播2.如果可以连麦，多个主播的视频展现位置是否可以自定义，比如说一个屏幕分成两半，两个主播各占一半3.是否支持视频的实时美化功能，或者视频实时滤镜，让用户看到的视频是美化的或者是添加完滤镜的
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我对“机器学习”和“深度学习”这两个词之间的区别感到有点困惑。我在谷歌上搜索过很多文章，但对我来说还是不太清楚。
汤姆·米切尔对机器学习的一个已知定义是：
一个计算机程序据说可以从经验E中学习到某些类型的任务T和性能度量P，如果它在T中的性能(按P来衡量)随着经验E的提高而提高。
如果我把狗和猫分类的图像分类问题作为我的目标T，我从这个定义中了解到，如果我给一个ML算法一堆狗和猫的图像(经验E)，那么ML算法可以学习如何区分一个新的图像是狗还是猫(前提是性能度量P是很好的定义)。
然后是深度学习。我理解深度学习是机器学习的一部分，而上面的定义是成立的。任务T的性能随着经验的提高而提高。
这个博
浏览 0提问于2017-01-20得票数 12
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在分解机器算法中处理分类特征.特征哈希与单热编码
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为了解决预测问题，我愿意使用因子分解机，这个模型除了学习特征的线性权重外，还学习每个特征的向量空间，以便在这个新的空间中学习特征之间的配对交互作用。
我被告知，执行散列技巧将分类特性转换为1-of k二进制特性(使用sklearn的DictVectorizer，返回稀疏矩阵)可能会破坏特征交互，我应该尝试常规的一热编码。
有人能解释原因吗？
浏览 0提问于2015-12-15得票数 3
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腾讯云上访问不到https？
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您好，我的云服务器和域名都是在腾讯云上购买。之后我申请了免费的数字证书，然后给我的springboot应用使用，我在本地的时候是可以使用的，可以用https访问。但是部署在腾讯云上以后访问不到，被拒绝了。之后我把443端口换成1443以后还是访问不到。会不会跟域名正在备案有关，麻烦你们帮忙解答一下，谢谢。
1.jpg
2.png
浏览 1508提问于2020-05-23
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我知道，在训练机器学习算法之前，我们必须先对分类数据进行一次热编码.但我的问题是，我们是否需要手动删除一列，还是由sklearn来完成？
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我有一个包含80%分类变量的机器学习分类问题。如果我想使用某个分类器进行分类，我必须使用一个热编码吗？我可以在没有编码的情况下将数据传递给分类器吗？
对于功能选择，我尝试执行以下操作：
我读了训练文件：
nrows=num_rows_to_read)I = 10000 num_rows_to_read = train_small = pd.read_csv("../../dataset/train.csv"，将分类特征的类型更改为'category'：
non_categorial_features =‘orig_distance_distance’，'
浏览 172提问于2016-05-18得票数 194
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然后我又取了一个变量，做了同样的测试，结果正好相反。
有人能帮我解释一下吗？
浏览 0提问于2017-04-02得票数 8
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分类技术
neural-network、svm、hidden-markov-models
我的BE最后一年的项目是关于手语识别。在为一个哑巴用户生成的符号视频中看到的模式选择正确的分类技术时，我感到非常困惑。我了解到神经网络( NN )在几个方面比隐马尔可夫模型更好，但微调神经网络的参数需要大量的时间。此外，一些报告说支持向量机在性能上比神经网络更好。我应该在这些选择中选择什么，或者有没有其他更好的选择，这样我就可以在4-5个月内完成我的项目，并且我可以继续在我的硕士课程中学习这个领域？
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各大公司相继提出自己的机器学习平台，那么腾讯“云+未来”峰会上一站式机器学习平台TI-ONE到底是什么？提供了怎样的功能？
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