【原】关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化
一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。 实现时，有两种不同的方式： 使用 ...
原文：数据预处理 | 使用 Pandas 进行数值型数据的 标准化 归一化 离散化 二值化
标准化 amp 归一化 导包和数据 . 标准化 Z Score x x mean std 原转换的数据为x，新数据为x ，mean和std为x所在列的均值和标准差 标准化之后的数据是以 为均值，方差为 的正态分布。 但是Z Score方法是一种中心化方法，会改变原有数据的分布结构，不适合对稀疏数据做处理。 . 归一化 Max Min x x min max min ，min和max为x所在列的最 ...
2020-02-27 18:54 0 3525 推荐指数：
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