小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，沉寂了这么久我又出来啦，这次先不翻译优质的文章了，这次我们回到Python中的机器学习，看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程，老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考： 　　Python 3.7.1（你的版本至少 ...

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .lab ...

一、standardization 之所以标准化的原因是，如果数据集中的某个特征的取值不服从标准的正太分布，则性能就会变得很差 ①函数scale提供了快速和简单的方法在单个数组形式的数据集上来执行标准化操作 ②Preprocessing还提供了一个类StandarScaler ...

一、数据的标准化、归一化、正则化 1、标准化 　　将数据转化为均值为0方差为1的数据，即标准正态分布。标准化可以规范数据，但不适用于稀疏数据，因为会破坏其数据结果。标准化的过程为两步：去均值的中心化（均值变为0）；方差的规模化（方差变为1）。即每一列减去该列的均值再除以该列的方差 ...

转载自：https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/78554709 StandardScaler 作用：去均值和方差归 ...

...

文本数据预处理的第一步通常是进行分词，分词后会进行向量化的操作。在介绍向量化之前，我们先来了解下词袋模型。 1.词袋模型（Bag of words，简称 BoW ） 词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。 词袋模型 ...

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500M，有些是1G ...