https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类 ...
sklearn实现 归类为 大类 sklearn.preprocessing.scale 最常用,易受异常值影响 sklearn.preprocessing.StandardScaler sklearn.preprocessing.minmax scale 一般缩放到 , 之间,若新数据集最大最小值范围有变,需重新minmax scale sklearn.preprocessing.MinMaxS ...
2019-02-11 20:47 0 1528 推荐指数:
https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类 ...
目录 sklearn.preprocessing StandardScaler,标准化,也叫z-score规范化 最小-最大规范化 正则化(normalize) one-hot编码 特征二值化 标签编码(Label encoding ...
关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可 ...
数据规范化就是消除量纲的影响,这点很重要。 对算法的作用 在以梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归、神经网络、svm,规范化能加快求解速度, 在以距离计算为核心的算法中,譬如KNN、Kmeans,规范化能提高模型的精度, 在树模型中,无需规范化。 概述 数据规范化有很多种 ...
数据规范化 均值-方差规范化、极差规范化 均值-方差规范化:是指变量或者指标数据减去其均值再除以标准差得到的数据。新数据均值为0,方差为1。其公式如下: 极差规范化: 是指变量或是指标数据减去其最小值,再除以最大值与最小值之差,得到新的数据。新数据取值范围再[0,1]。其计算公式 ...
python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...
,KNN,K-means,聚类等方法 数据规范化处理处理主要有以下三种 1,最小-最大规范化 ...
范式 第一范式(1NF):要求属性值不可再分,即属性项不能由属性组合组成 第二范式(2NF):引入主键,如果关系模式R为第一范式,并且R中每一个非主属性完全函数依赖于 ...