归一化（Normalization）和标准化（Standardization）
归一化和标准化是机器学习和深度学习中经常使用两种feature scaling的方式，这里主要讲述以下这两种feature scaling的方式如何计算，以及一般在什么情况下使用。 归一化的计算方式： 上述计算公式可以将特征的值规范在[0, 1]之间，使用归一化来进行feature ...
原文：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 归一化 标准化对比 缺失值 返回 我的研究方向 Research Interests 什么是特征处理 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 数值型数据 归一化 标准化 缺失值 类别 ...
2021-04-16 23:17 0 1174 推荐指数：
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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 ...
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数据预处理(归一化，标准化，特征选取，特征降维)
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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 ...