为什么要做特征归一化/标准化？
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 ...
原文：为什么要对特征做归一化/标准化
为什么要对特征进行归一化 一句话描述： 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度 归一化有可能提高精度 ：归一化后加快了梯度下降求最优解的速度 蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X 和X 的区间相差非常大，X 区间是 , ，X 区间是 , ，其所形成的等高线非常尖。 当使用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走 之字型 路线 垂直等高线走 ，从而导致需要迭代很多次才能收敛 而右图对两个 ...
2020-11-10 16:32 0 1135 推荐指数：
相关推荐
特征处理—归一化(Normalization)—标准化(Standardization)
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 ...
什么是归一化和标准化
归一化（Rescaling，max-min normalization，有的翻译为离差标准化）是指将数据缩放到[0,1]范围内，公式如下： X' = [X - min(X)] / [max(X) - min(X)] 标准化（Standardization, Z-score ...
归一化与标准化
（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什么？带来什么益处？具 ...
特征工程之归一化及标准化
特征的预处理：对数据进行处理 特征处理：通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据 归一化： 多个特征同等重要的时候需要进行归一化处理目的：使得某一个特征对最终结果不会造成更大影响 归一化API： 标准化 ...
标准化和归一化
一、是什么？ 1. 归一化 是为了将数据映射到0~1之间，去掉量纲的过程，让计算更加合理，不会因为量纲问题导致1米与100mm产生不同。 归一化是线性模型做数据预处理的关键步骤，比如LR，非线性的就不用归一化了。 归一化就是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性 ...
数据预处理(归一化，标准化，特征选取，特征降维)
#数据标准化 #StandardScaler (基于特征矩阵的列，将属性值转换至服从正态分布) #标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下 #常用与基于正态分布的算法，比如回归 #数据归一化 #MinMaxScaler ...
归一化与标准化区别
归一化与标准化区别 归一化 常用的方法是通过对原始数据进行线性变换把数据映射到[0,1]之间，变换函数为： 不同变量往往量纲不同，归一化可以消除量纲对最终结果的影响，使不同变量具有可比性。在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候，可以使用归一化方法。比如图像处理中，将RGB ...