机器学习做特征归一化和特征化的原因
原文链接：https://blog.csdn.net/blogshinelee/article/details/102875044 1 引言 Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好 ...
原文：机器学习之特征归一化
当数据集的数值属性具有非常大的比例差异，往往导致机器学习的算法表现不佳，当然也有极少数特例。在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常需要归一化，包括线性回归 逻辑回归 支持向量机 神经网络等模型。但对于决策树不使用，以C . 为例，决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征X的信息增益比，而信息增益比根特征是否经过归一化是无关的。 同比例缩放所有属性常用的两种方法是：最小 最大缩放和标准化 ...
2019-04-05 13:44 0 501 推荐指数：
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