数据归一化Scaler-机器学习算法
//2019.08.03下午#机器学习算法的数据归一化(feature scaling)1、数据归一化的必要性：对于机器学习算法的基础训练数据，由于数据类型的不同，其单位及其量纲也是不一样的，而也正是因为如此，有时它会使得训练集中每个样本的不同列数据大小差异较大，即数量级相差比较大，这会导致 ...
原文：机器学习-数据归一化及哪些算法需要归一化
一 数据为什么需要归一化处理 归一化的目的是处理不同规模和量纲的数据，使其缩放到相同的数据区间和范围，以减少规模 特征 分布差异对模型的影响。 方法： . 极差变换法 . 均值标准化 Z score方法 . Max Min 线性归一化 Max Min归一化是对原始数据进行线性变化，利用取值的最大值和最小值将原始数据转换为某一范围的数据 缺点：归一化过程与最大值和最小值有关，容易受到极端值的影响。会 ...
2019-03-21 17:12 0 544 推荐指数：
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