為什么要數據歸一化Feature Scaling 由於原始數據值的范圍差異很大，因此在某些機器學習算法中，如果沒有歸一化，目標函數將無法正常工作。例如，許多分類器通過歐幾里得距離來計算兩點之間的距離。如果其中一個要素的取值范圍較廣，則該距離將受此特定要素支配。因此，所有特征的范圍應歸一化 ...

1 數據預處理 關於數據預處理我們有3個常用的符號，數據矩陣\(X\)，假設其尺寸是\([N \times D]\)（\(N\)是數據樣本的數量，\(D\)是數據的維度）。 1.1 均值減去 均值減法（Mean subtraction）是預處理最常用的形式。它對數據中每個獨立特征減去平均值 ...

一、標准化Standardization（z-score方法）： 利用公式：( x-mean(x) ) / std(x) 對具有S相同屬性的數據（即一列）做標准化處理，使數據服從零均值標准差的高斯分布。這種方法一般要求原數據的分布近似高斯分布。 涉及距離度量、協方差計算時可以應用這種方法。將有 ...

參考文獻：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1609320767556598767&wfr=spider&for=pc 三者都是對數據進行預處理的方式。 標准化（Standardization） 歸一化（normalization） 正則化 ...

reference: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 一、標准化（Z-Score），或者去除均值和方差縮放 公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行。 將數據按期屬性（按列進行）減去其均值，並處 ...

關於數據預處理的幾個概念 歸一化 (Normalization)： 屬性縮放到一個指定的最大和最小值（通常是1-0）之間，這可以通過preprocessing.MinMaxScaler類實現。 常用的最小最大規范化方法(x-min(x))/(max(x)-min ...

歸一化： 1、把數變為（0，1）之間的小數主要是為了數據處理方便提出來的，把數據映射到0～1范圍之內處理，更加便捷快速。2、把有量綱表達式變為無量綱表達式歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱的表達式，經過變換，化為無量綱的表達式，成為純量。 歸一化算法有： 1.線性轉換 　 y ...

sklearn.preprocessing.scale()函數，可以直接將給定數據進行標准化。 ...