1回答
我对R中sparklyr中的ft_one_hot_encoder函数的输出感到好奇。在使用ml_create_dummy_variables之前，我尝试实现它来查找我无法使用的输出。我有一些简单的测试数据和一个工作的spark连接：require(sparklyr)
spark_connection<-spark_connect(master
浏览 18提问于2017-07-05得票数 2
我有一个包含分类变量的数据集，我希望在sparklyr中使用one-hot编码对其进行编码。下面是我使用的表头和代码： ? 我可能在这里遗漏了一些东西，但是one-hot编码器的输入列怎么可能是数字呢？
浏览 14提问于2020-01-22得票数 0
回答已采纳
关于我最近的项目，我有一个问题。 我一直在尝试使用PyTorch来训练我的多类分类工作。我的图像数据集中有3标签(即0 -> none，1 -> left，2 -> right)。我使用nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数，使用Adam作为优化器。然而，训练结果看起来像这样，准确率根本没有变化。43%
Iteration: 10 | Loss: 0.8462777137756348 | Training accuracy: 70% | Test accuracy: 43% 我在想，这是因
浏览 87提问于2019-03-28得票数 0
1回答
这个热吗？
、、
阅读：
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
浏览 0提问于2018-05-29得票数 1
回答已采纳
1回答
多个正分类的流量损失计算
、、、
我的标签看起来像这样这意味着在匹配的示例输入中存在类1, 4。
如何为这样的标签创建一个热编码标签？哪种损失函数更适合这种情况(乙状结肠交叉熵、softmax交叉熵或稀疏softmax交叉熵)？
浏览 1提问于2018-01-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个包含以下数据的Spark dataframe： categories2 Luis
mutate(categories=explode(df_2$categories)) %>%
select("categories") 我目前的解决方案是将其转换为常规的R数据帧，并应用快速虚拟函数。但对于大型数据集不能正常
浏览 23提问于2020-03-23得票数 2
我有这个错误，从我看到的类似问题的答案来看，它是由于没有指定最后一层有30个神经元，因为你想要的输出是一个大小为30的数组。但这不是我的情况，我已经指定了这个，所以我发现如果神经元的数量和输出形状完全匹配，就会出现这个错误，这是非常奇怪的。下面是可能导致此错误的代码部分(images_gray是由形状为(2000,128,128)的灰度图像组成的numpy数组，result_arr
浏览 10提问于2020-10-18得票数 0
回答已采纳
我有一个单热编码的标签。我想用它们来训练和预测catboost分类器。然而，当我进行拟合时，它给了我一个错误，说标签的每行不允许有多个整数值。那么catboost不允许对标签进行一次性编码吗？
浏览 3提问于2017-08-12得票数 0
2回答
我想用带反向传播算法的MultiLayer感知器做分类。例如: C1 C2 C3 C4 C5我应该如何表示每个输入的输出层？？input1 : 1.0
if <=0.4 C2if <=0.8 C4有没有其他更好的方法
浏览 0提问于2013-11-26得票数 1
我有5种材料，每种材料由3种不同的矿物组成，每组10种不同的矿物。对于每种材料，我都测量了密度与波长的关系。并且每个强度与波长的矢量可以映射成与材料所组成的矿物相对应的1和0的二进制矢量。所以材料1的强度是0.51 0.53 0.57 0.68......在不同波长测量470 480 490 500 510 ......和一个二进制向量1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0
对于每种材料每个例子都有一个“相似”的强度与波长行为，但
浏览 8提问于2017-07-23得票数 0
2回答
我一直在做一个使用相对较大的数据集的项目，当涉及到单一的整数编码时，我一直面临着问题。输出矩阵太大了，放不下我的内存。我想知道是否有可能在Keras模型中执行one-hot编码，因为整数编码在我的内存中非常适合作为数组。
浏览 17提问于2020-05-06得票数 0
回答已采纳
我使用df_pqt_tbl <- spark_read_parquet(...)函数读取了一个拼花文件。我的环境是Databricks。我想使用SparkR::sampleBy函数进行分层抽样，但是我得到了一个错误： fractions = list('0'=0.7, '1'=0.7),
浏览 0提问于2019-09-03得票数 1
回答已采纳
我正在做一些关于房间设计的问题。我得到了许多房间设计样本，并希望通过研究这些样本来产生新的设计。第一个问题是决定在一个房间里出现什么类型的家具和多少件家具。对于特定的设计样本，我知道它的房间功能，例如卧室或起居室。我也可以数一数这个房间里有多少不同种类的家具，比如一张沙发、一张茶几和两把椅子。我构建了一个神经网络，其输入是房间函数的one-hot编码，输出是表示该房间中不同类别的家具数量的<
浏览 13提问于2017-02-28得票数 1
回答已采纳
1回答
Keras中有没有什么函数可以让我快速将数值/连续的预测值转换成分类变量？我知道我们做的是one-hot编码，但我正在寻找R中类似的东西：
var = as.factor(var)
浏览 1提问于2017-11-09得票数 2
我有pandas代码，其中我对one-hot编码执行以下操作。df_tmp = pd.DataFrame(mlb.fit_transform(df['CatData']), columns=mlb.classes_, index=df.index) 其中，我的CatData为了处理更大的数据集，我尝试使用dask。大多数pandas功能都有一个简单的替代方法。然而，one-hot编码是棘手的，因为事先不知道类别。我正在考虑在整个数据
浏览 8提问于2019-09-20得票数 1
input.log_softmax(dim)我认为这是因为.cuda()函数或torch.Float和torch.Long之间的转换。out.data, 1) correct += int((predicted == y).sum().data)此函数., 0
浏览 1提问于2018-08-13得票数 10
回答已采纳
1回答
我试图用不同类型的水果来训练我的模型，但我得到的预测是相同的，无论图像是什么，我通常只得到一个结果，""" prediction = 'Watermelon' prediction = 'WrongFruit'我得到了所有时期的<
浏览 0提问于2020-09-14得票数 0
1回答
我检查了所有的应用程序接口，但找不到一种将矢量映射到word的方法，无论是在word2Vec中还是在glove中。谷歌帮不了那么多忙。
有人知道怎么做吗？但到目前为止，我发现的实现都是使用one-hot编码。因此，我想尝试使用glove嵌入，并使用输出映射回单词。
浏览 5提问于2018-03-14得票数 0
我尝试在这里使用One-Hot对蘑菇数据集()进行编码。下面是我使用的编码代码(在Python中)：second_df = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore').fit_transform(new_df)我的代码的结果如下图所示，这让我非常困惑：
这个结果是我的
浏览 0提问于2021-04-21得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
