特征缩放（Feature Scaling）
特征缩放的几种方法： （1）最大最小值归一化（min-max normalization）：将数值范围缩放到 [0, 1] 区间里 （2）均值归一化（mean normalization）：将数值范围缩放到 [-1, 1] 区间里，且数据的均值变为 ...
原文：（一）线性回归与特征归一化(feature scaling)
线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题 函数估计包括参数估计和非参数估计 ，就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。 线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，然后推广到n维空间，可以理解维广义线性吧。 例如对房屋的价格预测， ...
2015-11-08 15:01 1 20502 推荐指数：
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