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 ...

公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 一般在机器学习的模型训练之前，有一个比较重要的步骤是数据变换。 因为，一般情况下，原始数据的各个特征的值并不在一个统一的范围内，这样数据之间就没有可比性。 数据变换的目的是将不 ...

数据标准化/归一化normalization 转自：数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。 基础知识参考： [均值、方差 ...

算法需要非常多次的迭代才能收敛。 归一化方法 1.最大值最小值归一化: \[\frac{x- ...

参数的标准化与归一化 注：中文资料中从英文文献中学习，提到normalization和standardization时候，往往将其翻译为“标准化”和“归一化”。但是很坑的一点是，由于翻译软件也没有很好的区分两者，所以几乎所有人都将两者混为一谈，甚至A文章对于“标准化”和“归一化”翻译 ...

公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 一般在机器学习的模型训练之前，有一个比较重要的步骤是数据变换。 因为，一般情况下，原始数据的各个特征的值并不在一个统一的范围内，这样数据之间就没有可比性。 数据变换的目的是将不同渠道，不同量 ...

数据的标准化 　　在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。 数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总 ...

转自：数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。 基础知识参考： [均值、方差与协方差矩阵 ] [矩阵论：向量范数和矩阵范数 ] 数据的标准化 ...