什么时候需要做数据标准化
类的几个模型一般情况下也是需要做数据标准化处理的。决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成 ...
原文：数据什么时候需要做中心化和标准化处理？
数据什么时候需要做中心化和标准化处理 以PCA为例说下中心化的作用。 下面两幅图是数据做中心化 centering 前后的对比，可以看到其实就是一个平移的过程，平移后所有数据的中心是 ， . 在做PCA的时候，我们需要找出矩阵的特征向量，也就是主成分 PC 。比如说找到的第一个特征向量是a , ，a在坐标平面上就是从原点出发到点 ， 的一个向量。 如果没有对数据做中心化，那算出来的第一主成分的方向 ...
2020-05-17 00:03 0 565 推荐指数：
相关推荐
数据标准化处理
引用自：http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379 数据的标准化（normalization）和归一化 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理 ...
为什么需要做归一化或者标准化
为什么需要做归一化或者标准化 一句话解释就是为了让我们求解loss最低值的过程中更加的平稳和缓，容易收敛。 具体解释可以看这里: 特征工程中的「归一化」有什么作用？ - 忆臻的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/20455227/answer ...
数据标准化处理（简单整理）
数据标准化处理 ...
蛋白质组学数据的归一化/标准化处理
目录 1.前言 2.主要方法及代码实现 3.标准化方法评估 4.MaxQuant中的Intensity，LFQ和iBAQ 5.资源列表 1.前言 目的： 调整由于技术，如处理、上样、预分、仪器等造成的样本间误差。这实际上是一种数据缩放 ...
数据预处理之中心化（零均值化）与标准化（归一化）
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 ...
数据预处理之中心化（零均值化）与标准化（归一化）
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 ...