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 ...
原文：机器学习中数据预处理——标准化/归一化方法（scaler）
数据规范化 sklearn.preprocessing https: www.cnblogs.com wyy p .html https: blog.csdn.net qq article details 由于工作问题比较忙，有两周没有总结一下工作学习中遇到的问题。 这篇主要是关于机器学习中的数据预处理的scaler变化。 工作中遇到的问题是：流量预测问题，拿到的数据差距非常大，凌晨的通话流量很少 ...
2020-12-18 17:10 0 380 推荐指数：
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机器学习数据预处理——标准化/归一化方法
通常，在Data Science中，预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明，主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括，以来充当笔记。 首先，我要引用我自己的文章Feature Preprocessing on Kaggle 里面 ...
机器学习：数据归一化（Scaler）
数据归一化（Feature Scaling） 一、为什么要进行数据归一化 原则：样本的所有特征，在特征空间中，对样本的距离产生的影响是同级的； 问题：特征数字化后，由于取值大小不同，造成特征空间中样本点的距离会被个别特征值所主导，而受其它特征的影响比较小； 例：特征 ...
数据归一化Scaler-机器学习算法
//2019.08.03下午#机器学习算法的数据归一化(feature scaling)1、数据归一化的必要性：对于机器学习算法的基础训练数据，由于数据类型的不同，其单位及其量纲也是不一样的，而也正是因为如此，有时它会使得训练集中每个样本的不同列数据大小差异较大，即数量级相差比较大，这会导致 ...
数据的预处理（标准化、归一化）
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数据预处理之归一化和标准化
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研究｜数据预处理｜归一化 （标准化）
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