sklearn中常用數據預處理方法
。 sklearn.preprocessing.scale(X) 一般會把train和test集放在一起做標准化，或者在train集上做標准化后， ...
原文：數據預處理及sklearn方法實現
標准化 中心化 在許多機器學習執行前，需要對數據集進行標准化處理。因為很對算法假設數據的特征服從標准正態分布。所以如果不對數據標准化，那么算法的效果會很差。 例如，在學習算法的目標函數，都假設數據集的所有特征集中在 附近，並且有相同的方差。如果某個特征的方差遠大於其他特征的方差，那么該特征可能在目標函數占的權重更大，使得算法不能從所有特征中學習。 在實踐中，我們往往忽略了分布的形狀，只需要通過減 ...
2017-07-25 11:25 0 6601 推薦指數：
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