머신러닝 원핫 인코딩
단어 집합 단어 집합은 서로 다른 단어들의 집합이다. book과 books는 비슷해보이지만 단어 집합의 의미에선 다른 단어이다. 이렇게 중복을 허용하지 않고 모든 단어를 모아 놓은 것을 단어 집합이라고 한다. 이 단어들을 가지고 숫자(사실은 벡터)로 바꾸는 방법을 배운다. 원핫 인코딩을 하기 전에 먼저 단어 집합을 만들어야 한다. 중복 없이 다른 단어 500개가 모여서 문장을 만들면 크기가 500인 단어 집합이 만들어진다. 이 집합에 1부터 500까지의 인덱스를 부여한다. 고유한 인덱스를 가진 단어들을 벡터로 바꿔야한다. 이렇게 만들어진 벡터 중 표현하고 싶은 단어의 인덱스에 1을 부여하고, 다른 인덱스는 0을 부여한다. 케라스에서 지원하는 to_categorical을 이용해 원핫인코딩을 사용할 수 있다..
머신러닝
2022. 9. 30. 11:06
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 딥러닝
- AVB
- 차량용 이더넷
- 회귀
- 차량 네트워크
- 논문 잘 쓰는법
- CAN-FD
- AE
- 머신러닝
- many-to-one
- AVTP
- SOME/IP
- Python
- 로지스틱회귀
- problem statement
- automotive ethernet
- one-to-many
- json2html
- porks
- PCA
- HTML
- 케라스
- 이상탐지
- cuckoo
- 크로스 엔트로피
- automotive
- Ethernet
- SVM
- many-to-many
- 단순선형회귀
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함