数值特征和分类特征

以下图为例子进行学习：

• Age： 年龄本身就是数值特征，数值特征可以比较大小。
• Gender： 二分的分类特征，可以用0和1来表示男性和女性。
• Natinoality： 可以用0-197的这些数字建立一一映射，但是由于国籍之间没有大小关系。固改用One-hot编码来表示国籍：用197维的向量来表示。其中全0的向量代表国籍缺失。
  
  这样，我们就可以用一个199维的向量来表示一个人：
  

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Quesion: 为什么国籍要用One-Hot编码而不是直接用数字编码更节省存储空间？

• 数字编码相加无实际意义：
  
• One-hot编码的相加更能够表示特征：
  

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处理文本数据

Step1：Tokenization(Text to Words)

把文本中的单词都进行分割，将一篇文变为一个个词：

Step2：计算词频

1. 建立一个空的哈希表来对词频进行计数
2. 对哈希表按照词频由大到小进行排序，index从1开始。（哈希表长度被称为vocalubary）①为避免最后vocalubary过于庞大，我们进行计数和排序的目的就在于此，②还可以筛选掉一些人名或者拼写错误的词，最后只取排序前面的单词进行编码即可。

Step3：One-hot编码

对文本中的每一个词编码成其在哈希表中的index：

若一个单词在哈希表中不存在，则直接编码为0或者忽略即可。