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 ...

数据标准化处理是数据分析的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲，数据之间的差别可能很大，不进行处理会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异对数据分析结果的影响，需要对数据进行标准化处理，就是说，把数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。 在继续 ...

数据集——iris（R语言自带鸢尾花包） 一、scale函数 scale函数默认的是对制定数据做均值为0，标准差为1的标准化。它的两个参数center和scale： 1）center和scale默认为真,即T 2）center为真表示数据中心化 3）scale为真表示数据标准化 中心化 ...

X 是 n行d列 的数据。 1. Min-max 标准化 新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值） 标准化以后，X中元素的取值范围是[0,1]。 　　% Min-max normalize　　Xmin = min(X); Xmax = max(X);　　X ...

0 （3）标准化 / z值归一化（standardization / z-score normalizati ...

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 ...

（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什么？带来什么益处？具 ...

1.导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.ap ...

前言 我在学李宏毅的机器学习课程，助教给的回归作业代码中有数据标准化的操作。 我听过数据标准化，还有归一化、批量归一化等等，但不是很懂，不知道他们具体是什么、有什么区别。 百度上找了挺多文章，讲得都不是很系统，比如大多文章都没讲懂标准化和归一化的区别或者是不同文章讲的内容矛盾了。 用谷歌 ...

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 ...