Spyder Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance ...

1、标准化（中心化） 在许多机器学习执行前，需要对数据集进行标准化处理。因为很对算法假设数据的特征服从标准正态分布。所以如果不对数据标准化，那么算法的效果会很差。 例如，在学习算法的目标函数，都假设数据集的所有特征集中在0附近，并且有相同的方差。如果某个特征的方差远大于其他特征的方差 ...

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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 ...

　　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 ...

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 ...