sklearn preprocessing （預處理）
預處理的幾種方法：標准化、數據最大最小縮放處理、正則化、特征二值化和數據缺失值處理。 知識回顧： p-范數：先算絕對值的p次方，再求和，再開p次方。 數據標准化：盡量將數據轉化為均值為0，方差為1的數據，形如標准正態分布（高斯分布）。 標准化（Standardization） 公式 ...
原文：數據預處理 --Sklearn preprocessing的理解
一 標准化 API函數：scaler 或者StandardScaler 數據集標准化對有些機器學習算法是很有必要的手段，只所以進行標准化，是因為兩個原因：其一，對於同一特征中，最大最小值之差過大，將數據縮放在合適的范圍，比如手機包月流量使用情況，有些數值是 M，有些是 G 其二 有些機器學習算法中目標函數的基礎為假設特征均值為 ，方差在同一介數的情況，sklearn官網說這類算法比如：SVM的RB ...
2018-05-10 16:50 0 6333 推薦指數：
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