推荐学习书目
› Learn Python the Hard Way
Python Sites
› PyPI - Python Package Index
› http://diveintopython.org/toc/index.html
› Pocoo
值得关注的项目
› PyPy
› Celery
› Jinja2
› Read the Docs
› gevent
› pyenv
› virtualenv
› Stackless Python
› Beautiful Soup
› 结巴中文分词
› Green Unicorn
› Sentry
› Shovel
› Pyflakes
› pytest
Python 编程
› pep8 Checker
Styles
› PEP 8
› Google Python Style Guide
› Code Style from The Hitchhiker's Guide
这是一个创建于 1443 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
如果特征种类过多，或者是数量级的，可以不 onehot 吗，还是需要分类
如果大多数都是数量级的，是否可以直接扔进模型呢，还是要做个标准化
如果大多数都是数量级的，是否可以直接扔进模型呢，还是要做个标准化
 |
1
cclin 2020-11-25 10:28:21 +08:00 via Android
举个例子，你用 l2 距离，北京是 0，上海是 1，广州是 2，不做 onehot 意味着在这个维度广州和北京距离是广州到上海的二倍，然而实际上他们的距离应该相同
|
 |
2
galileo1214 OP @cclin 类型过多会离散化
|
 |
3
levylll 2020-11-25 11:04:02 +08:00
图省事儿可以做特征 hash，压缩特征到同一个 hash 空间
|
 |
4
Escapist367 2020-11-25 11:11:27 +08:00
有的模型不需要 one-hot
|
 |
5
TimePPT 2020-11-25 11:21:05 +08:00
one-hot encoding 不是万能的，这些分类变量编码方法你值得拥有
https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-09-16-6 机器学习中的特征工程总结！ https://mp.weixin.qq.com/s/RgSejEbxwhnFUKR2POmqmg 一文讲解特征工程！经典外文 PPT 及中文解析 https://mp.weixin.qq.com/s/GWMZ1jwbchE8O0r6EduYtQ |
|
6
galileo1214 OP @TimePPT #5 谢谢
|
|
7
TimePPT 2020-11-25 11:56:29 +08:00 via Android
|
Select Language