请教大家一个问题，target使用one-hot编码，那么我计算损失值的时候是不是应该变一变？但是怎么变应该，返回值为1的索引嘛？那和不用one-hot编码是不是就没区别了？
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- 2023-04-02 22:32Zhanghang Chan13的博客 这篇文章的内容是离散特征的处理，包括 one-hot encoding (独热编码) 和 embedding (嵌入)
- 2018-03-23 17:55liyang3462的博客 在利用机器学习或者深度学习解决分类问题时，我们需要将标签进行编码，有时也需要将离散的自变量进行分类编码，特别是做神经网络或回归预测时，对离散的自变量也进行One-hot编码扩维是一种很好办法，例如我们预测...
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- 2025-12-08 19:10AI音频研究的博客 在人工智能的众多分支中，自然语言处理（NLP）一直是最具挑战性的领域之一。
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- 2023-08-06 02:04光子AI的博客 2017年初，随着计算机视觉领域火爆，很多公司纷纷...在过去几年里，多种损失函数被提出，如分类损失、定位损失、边界框回归损失等。最近，随着计算机视觉领域热度的持续增长，又出现了一种新的损失函数——Focal Loss。
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- 2022-04-07 22:17Remember00000的博客 Onehot_encode与Word2vec词向量训练 1.编写onehot_encode函数 使用： class sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(*, categories='auto', drop=None, sparse=True, dtype=<class 'numpy.float64'>, handle_...
- 2025-01-23 18:03胡萝卜不甜的博客 1. Python与机器学习概述 1.1 Python语言特点 Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，这使得它成为初学者和专业人士的首选语言之一。 简洁性：Python的语法简洁明了，减少了代码量，提高...
- 2025-07-14 16:52AI Python 编程的博客 本文旨在全面介绍使用scikit-learn进行特征编码的技术和方法。我们将涵盖特征编码的基本概念、常用技术、实现细节以及在实际机器学习项目中的应用。本文首先介绍特征编码的基本概念，然后深入探讨各种编码技术的原理...
- 2025-04-28 14:27数字魔方操控师的博客 与传统编程不同，机器学习算法不是通过明确的编程指令来执行任务，而是从数据中自动学习模式和规律。例如，我们可以通过大量的电子邮件数据，训练一个机器学习模型来自动判断新收到的邮件是否为垃圾邮件，而无需手动...
- 2022-04-26 17:12CityD的博客 文章目录1、编码器解码器架构1.1、概念1.2、代码1.2.1、编码器(Encoder)1.2.2、解码器(Decoder)1.2.3、合并编码器和解码器2、seq2seq模型2.1、编码器2.2、解码器2.3、编码器-解码器细节2.4、训练&推理2.5 评价...
- 2019-08-27 11:18不一样的雅兰酱的博客 了解学习任务的编码输入 了解计算图是什么 掌握PyTorch的基础知识 Scikit-learn CountVectorizer与TfidfVectorizer CountVectorizer与TfidfVectorizer是sklearn中特征向量化的两种方法，不同...
- 2025-06-07 22:19zhubeibei168的博客 在自然语言处理(NLP)领域，语言模型是预测文本序列中下一个词概率的关键技术。传统的n-gram模型基于统计方法，通过计算词频来预测词的概率，但这种方法在处理长距离依赖和词汇稀疏性问题时存在局限。随着深度学习的...
- 2024-06-27 19:25卤盐卤蛋_RyanRDan的博客 本文主要讲解的是基于 pytorch 结构的编码器-解码器结构的实现，本文为实验课程作业性质，且以讲解为主，代码占较大篇幅。
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