sklearn preprocessing （预处理）
预处理的几种方法：标准化、数据最大最小缩放处理、正则化、特征二值化和数据缺失值处理。 知识回顾： p-范数：先算绝对值的p次方，再求和，再开p次方。 数据标准化：尽量将数据转化为均值为0，方差为1的数据，形如标准正态分布（高斯分布）。 标准化（Standardization） 公式 ...
原文：数据预处理 --Sklearn preprocessing的理解
一 标准化 API函数：scaler 或者StandardScaler 数据集标准化对有些机器学习算法是很有必要的手段，只所以进行标准化，是因为两个原因：其一，对于同一特征中，最大最小值之差过大，将数据缩放在合适的范围，比如手机包月流量使用情况，有些数值是 M，有些是 G 其二 有些机器学习算法中目标函数的基础为假设特征均值为 ，方差在同一介数的情况，sklearn官网说这类算法比如：SVM的RB ...
2018-05-10 16:50 0 6333 推荐指数：
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