机器学习之特征工程
一、特征工程概述 “数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有时甚至在 ...
原文：关于机器学习之特征缩放
Andrew在他的机器学习课程里强调，在进行学习之前要进行特征缩放，目的是保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。 python里常用的是preprocessing.StandardScaler 公式为： X mean std 计算时对每个属性 每列分别进行。 将数据按期属性 按列进行 减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性 每列来说所有数据都聚集在 附近，方差 ...
2018-06-25 10:48 0 952 推荐指数：
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