【原】關於使用sklearn進行數據預處理 —— 歸一化/標准化/正則化
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，並處以其方差。得到的結果是，對於每個屬性/每列來說所有數據都聚集在0附近，方差為1。 實現時，有兩種不同的方式： 使用 ...
原文：sklearn中的數據預處理----good!! 標准化 歸一化 在何時使用
RESCALING attribute data to values to scale the range in , or , is useful for the optimization algorithms, such as gradient descent, that are used within machine learning algorithms that weight input ...
2017-07-17 20:15 1 2365 推薦指數：
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