淺談one-hot編碼

一、one-hot向量

one-hot向量是指在給定的向量空間內，只有一個單元為1，其餘均為0。在機器學習演算法中，one-hot向量通常被用來表示離散型數據，例如將字母轉化為數字。

例如下面的代碼示例將字母轉化為one-hot向量：

def to_one_hot(letter, alphabet):
    one_hot = [0] * len(alphabet)
    index = alphabet.index(letter)
    one_hot[index] = 1
    return one_hot

alphabet = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j',
            'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't',
            'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']

print(to_one_hot('a', alphabet))  # 輸出：[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

從上面的代碼可以看到，將字母’a’轉化為one-hot向量後，只有向量中的第一個單元是1，其餘均為0。

二、one shot

one shot是指只有一次機會，也就是在給定的數據上只有一次測試的機會。one-hot向量常常被應用到one shot任務中，例如人臉識別中，給定一個未知人臉的圖像，我們需要將其與資料庫中的人臉進行匹配。

下面的代碼示例演示了如何使用one-shot匹配人臉：

# 載入數據和模型
data = load_data()
model = load_model()

# 待匹配人臉
face = load_face()

# 計算待匹配人臉的特徵向量
face_feature = model.predict(face)

# 計算資料庫中所有人臉的特徵向量
database_features = []
for face in data:
    feature = model.predict(face)
    database_features.append(feature)

# 逐一計算待匹配人臉和資料庫中所有人臉的相似度
similarities = []
for feature in database_features:
    similarity = cosine_similarity(feature, face_feature)
    similarities.append(similarity)

# 獲取相似度最高的人臉
most_similar_index = np.argmax(similarities)
most_similar_face = data[most_similar_index]

上面的代碼中，將待匹配人臉和資料庫中所有人臉計算出的特徵向量轉化為one-hot向量，然後計算相似度，最終選取相似度最高的那個人臉作為匹配結果。

三、onehotencoder 用法

在機器學習演算法中，經常需要將離散型數據轉化為數值型數據，以便於演算法的處理。OneHotEncoder是一個用於將離散型數據轉換為數值型數據的工具。

下面的代碼示例演示了如何使用OneHotEncoder將顏色分類數據轉化為one-hot向量：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 原始數據
colors = ['red', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'yellow', 'blue']

# 轉化為矩陣
import numpy as np
colors_array = np.array(colors).reshape(-1, 1)

# 訓練OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(categories='auto')
encoder.fit(colors_array)

# 將數據轉換為one-hot編碼
one_hot = encoder.transform(colors_array).toarray()

# 輸出結果
print(one_hot)

上面的代碼中，將顏色分類數據轉化為矩陣，並通過OneHotEncoder將其轉化為one-hot向量。

四、onehot狀態

在one-hot編碼中，所有向量中只有一個單元為1，其他單元均為0的狀態被稱為one-hot狀態。

下面的代碼示例演示了如何判斷給定的向量是否處於one-hot狀態：

def is_one_hot(vector):
    if sum(vector) == 1 and set(vector) == {0, 1}:
        return True
    else:
        return False

print(is_one_hot([1, 0, 0, 0, 0]))  # 輸出：True
print(is_one_hot([0, 1, 1, 0, 0]))  # 輸出：False

上面的代碼中，使用sum函數和set函數判斷給定的向量是否處於one-hot狀態。

五、onehot code 和 binary code

在計算機科學領域，onehot code和binary code都被用來表示數字或標識符的狀態。

onehot code和one-hot編碼的概念類似，只有一個單元為1，其他單元均為0。而binary code則是在給定的長度內，將數字或標識符轉化為二進位表示。

下面的代碼示例演示了如何將數字轉化為onehot code和binary code：

# onehot code
def to_onehotcode(number, num_digits):
    onehot = [0] * num_digits
    onehot[number] = 1
    return onehot

# binary code
def to_binarycode(number, num_digits):
    binary = [0] * num_digits
    for i in range(num_digits):
        binary[num_digits-i-1] = number % 2
        number = number // 2
    return binary

print(to_onehotcode(3, 6))   # 輸出：[0, 0, 0, 1, 0, 0]
print(to_binarycode(3, 6))   # 輸出：[0, 0, 1, 1, 0, 0]

上面的代碼中，將數字3分別轉化為長度為6的onehot code和binary code。