原文:机器学习数据预处理——标准化/归一化方法

通常,在Data Science中,预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明,主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括,以来充当笔记。 首先,我要引用我自己的文章Feature Preprocessing on Kaggle 里面关于Scaling的描述 Tree based models doesn t depend on scali ...

2018-05-01 19:26 0 31055 推荐指数:

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数据预处理标准化/归一化方法(scaler)

数据标准化数据预处理的重要步骤。 sklearn.preprocessing下包含 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler三种数据标准化方法。本文结合sklearn文档,对各个标准化方法的应用场景以及优缺点加以总结概括。 首先,不同类型的机器学习 ...

Tue Nov 26 06:29:00 CST 2019 0 483
数据预处理归一化标准化

对于数据预处理分在思想上称之为归一化以及标准化(normalization)。 首先将归一化/ 标准化,就是将数据缩放(映射)到一个范围内,比如[0,1],[-1,1],还有在图形处理中将颜色处理为[0,255];归一化的好处就是不同纬度的数据在相近的取值范围内,这样在进行梯度下降这样的算法 ...

Mon Oct 08 03:14:00 CST 2018 0 1905
研究|数据预处理归一化标准化

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果。然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见。 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中 ...

Wed Jan 10 22:32:00 CST 2018 0 5272
数据预处理标准化归一化

机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心(零均值)与标准化归一化处理。 1背景 在数据挖掘数据处理过程中,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间 ...

Sun Apr 12 22:23:00 CST 2020 0 1290
 
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