数据预处理之归一化和标准化
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 ...
原文：Python数据预处理：彻底理解标准化和归一化
数据预处理 数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。 常用的方法有两种： 最大 最小规范化：对原始数据进行线性变换，将数据映射到 , 区间 Z Score标准化：将原始数据映射到均值为 标准差为 的分布上 为什么要标准化 归一化 提升模型精度：标准化 归一化后，不同维 ...
2020-07-04 15:51 0 3961 推荐指数：
相关推荐
研究｜数据预处理｜归一化 （标准化）
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 ...
数据预处理—标准化/归一化方法（scaler）
数据标准化是数据预处理的重要步骤。 sklearn.preprocessing下包含 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler三种数据标准化方法。本文结合sklearn文档，对各个标准化方法的应用场景以及优缺点加以总结概括。 首先，不同类型的机器学习 ...
数据的预处理（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。 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 ...
Python数据预处理—归一化，标准化，正则化
关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization)： 属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min ...
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 ...
数据预处理之数据无量纲化(标准化/归一化)
源： https://blog.csdn.net/OnTheWayGoGoing/article/details/79871559 在进行特征选择之前，一般会先进行数据无量纲化处理，这样，表征不同属性（单位不同）的各特征之间才有可比性，如1cm 与 0.1kg 你怎么比？无量 ...