tokenizer.encode转为onehot的简单介绍

OneHotEncoder方法，从名字上看，与pdget_dummies方法是一样的离散型数据转化为数值型数据有4种方法pandasmap， pandasget_dummies， LabelEncoder， OneHotEncoder，在平时的数据处理中，我们选择其中的。

其他的处理，包括把label转成onehotlabel，数据进行normalize等，可以用sklearnpreprocessing 里的LabelEncoder， OneHotEncoder， MinMaxScaler整个数据流被分为两个部分，前70%训练，剩下的验证训练集中的数据以移动窗口的。

public BigInteger encodeDecodeBigInteger base BigInteger a = ONE BigInteger s = base BigInteger n = myKey while ！nequalsZERO if！nmodTWOequalsZERO a = amultiplysmodmyMod s =。

由于任何两个不同词的onehot向量的余弦相似度都为0，多个不同词之间的相似度难以通过onehot向量准确地体现出来 word2vec#x2F2F具的提出正是为了解决上#x2FAF这个问题它将每个词表#x2F70成#x2F00个定#x2ED3的向量，并使得这些向量能较好地表达。