利用sklearn对数据预处理：标准化，归一化，正则化
一、标准化Standardization（z-score方法）： 利用公式：( x-mean(x) ) / std(x) 对具有S相同属性的数据（即一列）做标准化处理，使数据服从零均值标准差的高斯分布。这种方法一般要求原数据的分布近似高斯分布。 涉及距离度量、协方差计算时可以应用这种方法。将有 ...
原文：【原】关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化
一 标准化 Z Score ，或者去除均值和方差缩放 公式为： X mean std 计算时对每个属性 每列分别进行。 将数据按期属性 按列进行 减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性 每列来说所有数据都聚集在 附近，方差为 。 实现时，有两种不同的方式： 使用sklearn.preprocessing.scale 函数，可以直接将给定数据进行标准化。 gt gt gt from s ...
2014-12-09 14:14 9 243642 推荐指数：
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reference: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处 ...
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