机器学习中（Feature Scaling）特征缩放处理的matlab实现方式
在进行特征缩放的时候，其一般做法是（X-mu)/sigma mu：代表均值 sigma：代表标准差 在matlab中，函数mean可以求特征的均值，函数std可以求特征的标准差。 假设训练集为m，特征数量为n，特征矩阵为X，则X的size为 m*n。 则 mu = mean(X)返回值 ...
原文：特征缩放（Feature Scaling）
特征缩放的几种方法： 最大最小值归一化 min max normalization ：将数值范围缩放到 , 区间里 均值归一化 mean normalization ：将数值范围缩放到 , 区间里，且数据的均值变为 标准化 z值归一化 standardization z scorenormalization ：将数值缩放到 附近，且数据的分布变为均值为 ，标准差为 的标准正态分布 先减去均值来对特 ...
2019-08-11 17:50 2 1860 推荐指数：
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