数据预处理：归一化 Normalization
为什么要数据归一化Feature Scaling 由于原始数据值的范围差异很大，因此在某些机器学习算法中，如果没有归一化，目标函数将无法正常工作。例如，许多分类器通过欧几里得距离来计算两点之间的距离。如果其中一个要素的取值范围较广，则该距离将受此特定要素支配。因此，所有特征的范围应归一化 ...
原文：数据预处理：PCA，SVD，whitening，normalization
数据预处理是为了让算法有更好的表现，whitening PCA SVD都是预处理的方式： whitening的目标是让特征向量中的特征之间不相关，PCA的目标是降低特征向量的维度，SVD的目标是提高稀疏矩阵运算的运算速度。 whitening whiten的目的是解除特征向量中各个特征之间的相关性，同时保证保证每个特征的方差一致，是数据集归一化的一种形式。设特征向量 X X ,X ,X ，未知的量 ...
2015-11-18 16:50 0 2526 推荐指数：
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