StandardScaler----计算训练集的平均值和标准差，以便测试数据集使用相同的变换 官方文档： class sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True ...

如果某个特征的方差远大于其它特征的方差，那么它将会在算法学习中占据主导位置，导致我们的学习器不能像我们期望的那样，去学习其他的特征，这将导致最后的模型收敛速度慢甚至不收敛，因此我们需要对这样的特征数据进行标准化/归一化。 1.StandardScaler 标准化数据通过减去均值然后除以 ...

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39175124/article/details/79463993 数据在前处理的时候，经常会涉及到数据标准化。将现有的数据通过某种关系，映射到某一空间内。常用的标准化方式是,减去平均值，然后通过标准差映射到均至为0的空间 ...

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 ...

kmeans demo 摘自：http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.mllib.html#module-pyspark.mllib.feature pyspark.mllib.feature ...

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Alink漫谈(九) ：特征工程之特征哈希/标准化缩放 目录 Alink漫谈(九) ：特征工程之特征哈希/标准化缩放 0x00 摘要 0x01 相关概念 1.1 特征工程 1.2 特征缩放（Scaling ...

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 ...