Python数据标准化、归一化
在进行数据分析或者机器学习时，通常需要对数据进行预处理，其中主要的步骤就是数据标准化/归一化。 常用的数据标准化和归一化方法主要有： 1. 最大最小标准化 y=(x-min(x))/(max(x)-min(x))，x为一序列，即x={x1,x2,x3......}，max(x)为最大值 ...
原文：数据归一化/标准化/缩放
在处理多维特征问题的时候，需要保证特征具有相近的尺度，这有助于梯度下降算法更快的收敛。 以预测房屋价格为例，假设有两个特征，房屋的尺寸和房屋的数量，尺寸的值为 平方英尺，而房间数量的值则是 ，以两个参数分别为横纵坐标，绘制代价函数的等 高线图能，看出图像会显得很扁，梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收敛。 归一化方法 .最大值最小值归一化: frac x min max min 优点：所有数据都能 ...
2020-03-16 18:05 0 740 推荐指数：
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