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：机器学习中（Feature Scaling）特征缩放处理的matlab实现方式
在进行特征缩放的时候，其一般做法是 X mu sigma mu：代表均值 sigma：代表标准差 在matlab中，函数mean可以求特征的均值，函数std可以求特征的标准差。 假设训练集为m，特征数量为n，特征矩阵为X，则X的size为 m n。 则 mu mean X 返回值为一个 n的向量，向量中每个值对应于每个特征的均值。 则 sigma std X 返回值为一个 n的向量，向量中每个值对 ...
2016-10-16 14:24 0 1438 推荐指数：
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