數據預處理—標准化/歸一化方法（scaler）
數據標准化是數據預處理的重要步驟。 sklearn.preprocessing下包含 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler三種數據標准化方法。本文結合sklearn文檔，對各個標准化方法的應用場景以及優缺點加以總結概括。 首先，不同類型的機器學習 ...
原文：【轉】常用數據標准化（歸一化）的方法
源：為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化 zhanlijun 博客園 歸一化為什么能提高梯度下降法求解最優解的速度 斯坦福機器學習視頻做了很好的解釋：https: class.coursera.org ml lecture 如下圖所示，藍色的圈圈圖代表的是兩個特征的等高線。其中左圖兩個特征X 和X 的區間相差非常大，X 區間是 , ，X 區間是 , ，其所形成的等高線非常尖。當使用梯度下降 ...
2017-06-01 14:05 0 5293 推薦指數：
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