機器學習-數據歸一化及哪些算法需要歸一化
一、數據為什么需要歸一化處理？ 歸一化的目的是處理不同規模和量綱的數據，使其縮放到相同的數據區間和范圍，以減少規模、特征、分布差異對模型的影響。 方法： 1. 極差變換法 2. 0均值標准化（Z-score方法） 1. Max-Min（線性歸一化） Max-Min歸一化 ...
原文：【機器學習算法-python實現】矩陣去噪以及歸一化
.背景 項目須要，打算用python實現矩陣的去噪和歸一化。用numpy這些數學庫沒有找到非常理想的函數。所以一怒之下自己用標准庫寫了一個去噪和歸一化的算法，效率有點低，只是還能用，大家假設有須要能夠拿去。 去噪算法：依據概率論的知識，假設一組數據服從正態分布，我們設均值是n，方差是v，那么對於每一個離散數值有百分之九十二以上的概率會在 n v,n v 的區間內。所以這里的去噪功能主要是實現假設 ...
2016-04-20 15:10 0 4354 推薦指數：
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