机器学习数据特征归一化的目的及方式
一直对数据特征归一化有点模糊，今天借复习算法的过程，总结了一下归一化的具体目的和方式。 概念：归一化特征值，消除特征之间量级不同导致的影响。归一化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快 ...
原文：机器学习：样本去中心化目的
作者：Spark 链接：https: www.zhihu.com question answer 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 在回归问题和一些机器学习算法中，以及训练神经网络的过程中，通常需要对原始数据进行中心化 Zero centered或者Mean subtraction 处理和标准化 Standardization或Normalizat ...
2017-07-06 16:14 0 4957 推荐指数：
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在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。 首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中，这个问题 ...
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