这里记录下标准化，归一化等内容： ...

目录 sklearn.preprocessing StandardScaler，标准化，也叫z-score规范化 最小-最大规范化 正则化（normalize） one-hot编码 特征二值化 标签编码（Label encoding ...

　　归一化（Rescaling，max-min normalization，有的翻译为离差标准化）是指将数据缩放到[0,1]范围内，公式如下： X' = [X - min(X)] / [max(X) - min(X)] 　　标准化（Standardization, Z-score ...

（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什么？带来什么益处？具 ...

一、是什么？ 1. 归一化 　　是为了将数据映射到0~1之间，去掉量纲的过程，让计算更加合理，不会因为量纲问题导致1米与100mm产生不同。 　　归一化是线性模型做数据预处理的关键步骤，比如LR，非线性的就不用归一化了。 　 归一化就是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性 ...

一、标准化Standardization（z-score方法）： 利用公式：( x-mean(x) ) / std(x) 对具有S相同属性的数据（即一列）做标准化处理，使数据服从零均值标准差的高斯分布。这种方法一般要求原数据的分布近似高斯分布。 涉及距离度量、协方差计算时可以应用这种方法。将有 ...

归一化： 1、把数变为（0，1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。2、把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 归一化算法有： 1.线性转换 　 y ...

sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化。 ...