机器学习之特征归一化
当数据集的数值属性具有非常大的比例差异，往往导致机器学习的算法表现不佳，当然也有极少数特例。在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常需要归一化，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但对于决策树不使用，以C4.5为例，决策树在进行节点分裂时主要依据数据集D关于特征X的信息增益 ...
原文：机器学习做特征归一化和特征化的原因
原文链接：https: blog.csdn.net blogshinelee article details 引言 Feature scaling，常见的提法有 特征归一化 标准化 ，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的 个例子可能是： 特征间的单位 尺度 可能不同，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度， ...
2021-09-14 21:43 0 130 推荐指数：
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