kmeans demo 摘自:http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.mllib.html#module-p ...
数据标准化 StandardScaler 基于特征矩阵的列,将属性值转换至服从正态分布 标准化是依照特征矩阵的列处理数据,其通过求z score的方法,将样本的特征值转换到同一量纲下 常用与基于正态分布的算法,比如回归 数据归一化 MinMaxScaler 区间缩放,基于最大最小值,将数据转换到 , 区间上的 提升模型收敛速度,提升模型精度 常见用于神经网络 Normalizer 基于矩阵的行, ...
2019-08-19 16:29 0 911 推荐指数:
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2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http ...
目录 什么是特征处理 归一化(Normalization) 目的 特点、缺点、应用 实现代码(sklearn库) 标准化(Standardization) 目的 应用 实现代码(sklearn库 ...
目录 写在前面 常用feature scaling方法 计算方式上对比分析 feature scaling 需要还是不需要 什么时候需要featur ...
在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)处理。 1背景 在数据挖掘数据处理过程中,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间 ...
对于数据的预处理分在思想上称之为归一化以及标准化(normalization)。 首先将归一化/ 标准化,就是将数据缩放(映射)到一个范围内,比如[0,1],[-1,1],还有在图形处理中将颜色处理为[0,255];归一化的好处就是不同纬度的数据在相近的取值范围内,这样在进行梯度下降这样的算法 ...
1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果。然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见。 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中 ...
数据标准化是数据预处理的重要步骤。 sklearn.preprocessing下包含 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler三种数据标准化方法。本文结合sklearn文档,对各个标准化方法的应用场景以及优缺点加以总结概括。 首先,不同类型的机器学习 ...