數據歸一化Scaler-機器學習算法
//2019.08.03下午#機器學習算法的數據歸一化(feature scaling)1、數據歸一化的必要性：對於機器學習算法的基礎訓練數據，由於數據類型的不同，其單位及其量綱也是不一樣的，而也正是因為如此，有時它會使得訓練集中每個樣本的不同列數據大小差異較大，即數量級相差比較大，這會導致 ...
原文：機器學習：數據歸一化（Scaler）
數據歸一化 Feature Scaling 一 為什么要進行數據歸一化 原則：樣本的所有特征，在特征空間中，對樣本的距離產生的影響是同級的 問題：特征數字化后，由於取值大小不同，造成特征空間中樣本點的距離會被個別特征值所主導，而受其它特征的影響比較小 例：特征 , , , , , , ，特征 , , , , , , ，計算兩個樣本在特征空間的距離時，主要被特征 所決定 定義：將所有的數據 具體操作 ...
2018-05-25 17:10 2 5236 推薦指數：
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