方法1 之前写使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理一文中处理标签类特征时候已经提到过,使用sklearn中提供的LabelEncoder和OneHotEncoder方法 a = ['A','B','A','C'] from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder label_value = label_encoder.fit_transform(a) >>label_encoder.classes_

以下是小白的爬虫学习历程中遇到并解决的一些困难,希望写出来给后来人,如有疏漏恳请大牛指正,不胜感谢! 首先,我的代码是这样的 import requests url = 'http://www.acfun.tv/' html = requests.get(url) print(html.text) python2中解决方法(题外话) 参考:http://www.cnblogs.com/zhaoyl/p/3770340.html 在前面加上以下代码即可 import sys reload(sys)

原文链接:http://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/51374487 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male&q

一.问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 离散特征的编码分为两种情况: 1.离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2.离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', '

机器学习 数据预处理之独热编码(One-Hot Encoding)(转) 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "u

关于Unicode,字符集,字符编码,每个程序员都应该知道的事 作者:Jack47 李笑来的文章如何判断一个人是否聪明?中提到: 必要.清晰.且准确的概念,是一切思考的基石.所谓思考,很大程度上,就是在建立那些概念与概念之间的关联.概念是必要.清晰.且准确的,它们之间的关联也应该是准确的. 确实很认同这两句话,搞清楚字符集,字符编码,Unicode等关键词的意义,基本上也就能搞明白遇到的编码问题了.本文力求通俗易懂,但涉及的内容比较多,而且编码问题又不是那么容易理解的,所以如果大家看完之后还是对

2016-12-27 对字符编码时的规则 通常如果一样东西需要编码,说明这样东西并不适合传输.原因多种多样,如Size过大,包含隐私数据. 对于Url来说,之所以要进行编码,一个是因为Url中有些字符会引起歧义.  例如Url参数字符串中使用key=value键值对这样的形式来传参,键值对之间以&符号分隔,如/s?q=abc&ie=utf-8.如果你的value字符串中包含了=或者&,那么势必会造成接收Url的服务器解析错误,因此必须将引起歧义的&和=符号进行转义,也就是对

引用自:http://blog.chinaunix.net/uid-26790551-id-3190813.html 我们传统的程序基本都只在Windows或只在Linux下运行,Windows程序使用简体中文GB18030编码,Linux程序则只使用英文,多年以来这些程序运行起来都没有问题. 近年来,随着程序的组件化,部分代码特别是公用组件都需要同时支持Windows及Linux平台,这样就出现了不同程度的编码问题,例如在编译时编译器报错,或者在运行时出现乱码.这些问题都和程序选用的字符编码不

基本概念 字符[character] 字符代表了字母表中的字符,标点符号和其他的一些符号.在计算机中,文本是由字符组成的. 字符集合[character set] 由一套用于特定用途的字符组成,例如支持西欧语言的字符集合,支持中文的字符集合.字符集合只定义了符号和他们的语意,其实跟计算机没有直接关系. 现实生活中,不同的语系有自己的字符集合,例如藏文有自己的字符集合,汉文有自己的字符集合.到计算机的世界中,也有各种字符集合,例如ASCII字符集合,GB2312字符集合,GBK字符集合.还有一个其

转自: http://blog.chinaunix.net/uid-26790551-id-3190813.html 我们传统的程序基本都只在Windows或只在Linux下运行,Windows程序使用简体中文GB18030编码,Linux程序则只使用英文,多年以来这些程序运行起来都没有问题. 近年来,随着程序的组件化,部分代码特别是公用组件都需要同时支持Windows及Linux平台,这样就出现了不同程度的编码问题,例如在编译时编译器报错,或者在运行时出现乱码.这些问题都和程序选用的字符编码不

一.AAC编码概述 AAC是高级音频编码(Advanced Audio Coding)的缩写,出现于1997年,最初是基于MPEG-2的音频编码技术,目的是取代MP3格式.2000年,MPEG-4标准出台,AAC重新集成了其它技术(PS,SBR),为区别于传统的MPEG-2 AAC,故含有SBR或PS特性的AAC又称为MPEG-4 AAC. AAC是新一代的音频有损压缩技术,它通过一些附加的编码技术(比如PS,SBR等),衍生出了LC-AAC,HE-AAC,HE-AACv2三种主要的编码.其中L

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

众所周知,一个文字从输入到显示到存储是有一个固定过程的,其过程为:输入码(根据输入法不同而不同)→机内码(根据语言环境不同而不同,不同的系统语言编码也不一样)→字型码(根据不同的字体而不同)→存储码(根据保存的编码类型不同而不同).不同的存储码之间又有什么异同呢? 一.ASCII系列编码 首先来说明ASCII码(American Standard Code for Information Interchange,美国标准信息交换码),这个编码的时代就久远了,是由美国国家标准局(ANSI)制定,目

在python2的使用中,总会遇到各种各样的编码问题,这也是使用Python2最头疼的一件事情,幸好python3解决了编码的问题. 下面我在爬虫时遇到的类似é‡ç»„äººè¡¨çš®ç”Ÿé•¿å› å­å‡èƒ¶(易孚格式的编码. 解决: response = requests.get(url) response.encoding = response.apparent_encoding  # 将乱码进行编码 html = etree.HTML(response.text)

前提 配合前面阅读的I/O和NIO的资料,现在总结一下关于字符集和乱码问题的原理和解决方案.参考资料: 码表ASCII Unicode GBK UTF-8 字符编码笔记ASCII,Unicode和UTF-8 - 这篇是阮一峰老师的文章. 常用编码分类 ASCII ASCII,也就是American Standard Code for Information Interchange,即美国标准信息交换代码.它是基于拉丁字母的一套电脑编码系统,主要用于显示现代英语和其他西欧语言.它是现今最通用的[单

参考资料: AAC以adts格式封装的分析:http://wenku.baidu.com/view/45c755fd910ef12d2af9e74c.html aac编码介绍:http://wenku.baidu.com/view/0de48034f111f18583d05a65.html AAC音频压缩编码标准的ADTS与LATM的格式分析:http://wenku.baidu.com/view/774ca4340b4c2e3f57276350.html AAC解码算法原理详解:http://

本文介绍protocol buffer消息二进制传输格式.在应用程序中使用protocol buffer时,你并不需要了解这些,但它对你了解protocol buffer格式如何影响你的编码消息的大小很有用. 简单消息 我们从一个非常简单的消息定义开始: message Test1 { int32 a = 1; } 在程序中,你可以创建一个Test1,然后设置a为150.之后你讲消息序列化到一个输出流.如果你想检查编码的消息,你会看到三个字节: 08 96 01 那么,这些数字代表什么呢?接着往

昨天在审核资讯翻译的时候遇到这两个单词,文章里讲的也不清楚,感觉翻译的也不到位.今天就单独拿出来比较一下吧.尽管这两个单词相似,它们的具体实现方法还是有很大区别的. Distributional word representation主要是基于Distributional假说:"linguistic items with similar distributions have similar meanings" ,翻译过来差不多是“语言项若有像是的分布,则他们的语义也接近”.它一般是根据

NLP&深度学习:近期趋势概述 摘要:当NLP遇上深度学习,到底发生了什么样的变化呢? 在最近发表的论文中,Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统和应用程序的一些最新趋势.本文的重点介绍是对各种NLP任务(如视觉问答(QA)和机器翻译)最新技术(SOTA)结果的回顾和比较.在这篇全面的综述中,你可以详细了解NLP深度学习的过去,现在和未来.此外,你还将学习一些 在NLP中应用深度学习的最佳实践.其中主题包括: 1.分布式表示的兴起(例如,word2vec): 2.卷积,

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np