数据归一化Scaler-机器学习算法
//2019.08.03下午#机器学习算法的数据归一化(feature scaling)1、数据归一化的必要性：对于机器学习算法的基础训练数据，由于数据类型的不同，其单位及其量纲也是不一样的，而也正是因为如此，有时它会使得训练集中每个样本的不同列数据大小差异较大，即数量级相差比较大，这会导致 ...
原文：机器学习：数据归一化（Scaler）
数据归一化 Feature Scaling 一 为什么要进行数据归一化 原则：样本的所有特征，在特征空间中，对样本的距离产生的影响是同级的 问题：特征数字化后，由于取值大小不同，造成特征空间中样本点的距离会被个别特征值所主导，而受其它特征的影响比较小 例：特征 , , , , , , ，特征 , , , , , , ，计算两个样本在特征空间的距离时，主要被特征 所决定 定义：将所有的数据 具体操作 ...
2018-05-25 17:10 2 5236 推荐指数：
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