[machine learning] 獨熱編碼one hot encoding 及 MNIST label 獨熱編碼範例

1. 爲何要用one hot encoding 在實際場景中，變量非連續數值，而是離散數據時，採用暴力賦值，會給數據一個潛在的排序權重。換言之，各向量之間的距離不等。python 例如：性別（男，女），咱們能夠暴力轉碼爲（0，1），沒問題。數組 可是性別（男，女，人妖），若是暴力轉碼爲（0，1，2），「男」／「女」、「男」／「人妖」間的向量距離不等，就提供了一個潛在的大小排序，會影響輸出結果。函數

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