比较忙，有两周没有总结一下工作学习中遇到的问题。 这篇主要是关于机器学习中的数据预处理的scaler变 ...

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 ...

通常，在Data Science中，预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明，主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括，以来充当笔记。 首先，我要引用我自己的文章Feature Preprocessing on Kaggle 里面 ...

数据预处理之中心化（零均值化）与标准化（归一化） 转载自：https://www.cnblogs.com/wangqiang9/p/9285594.html 写的比较清晰的博客：https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/82919412 ...

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。 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 ...

纲处理方法很多，使用不同的方法，对最终的机器学习模型会产生不同的影响。本文将对常用的无量纲化技术进行总结 ...