机器学习-数据归一化及哪些算法需要归一化
一、数据为什么需要归一化处理？ 归一化的目的是处理不同规模和量纲的数据，使其缩放到相同的数据区间和范围，以减少规模、特征、分布差异对模型的影响。 方法： 1. 极差变换法 2. 0均值标准化（Z-score方法） 1. Max-Min（线性归一化） Max-Min归一化 ...
原文：【机器学习算法-python实现】矩阵去噪以及归一化
.背景 项目须要，打算用python实现矩阵的去噪和归一化。用numpy这些数学库没有找到非常理想的函数。所以一怒之下自己用标准库写了一个去噪和归一化的算法，效率有点低，只是还能用，大家假设有须要能够拿去。 去噪算法：依据概率论的知识，假设一组数据服从正态分布，我们设均值是n，方差是v，那么对于每一个离散数值有百分之九十二以上的概率会在 n v,n v 的区间内。所以这里的去噪功能主要是实现假设 ...
2016-04-20 15:10 0 4354 推荐指数：
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