常用的數據標准化方法
處理數據時經常會遇到比較兩個不同數據集的情況（比如比較具有不同教育水平地區學生的成績，比較不同網頁的受歡迎程度），這時就需要先將數據標准化，再進行比較。 數據的標准化（normalization）是將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。在某些比較和評價的指標處理中經常會用到，去除數據的單位 ...
原文：數據標准化的方法與意義
含義 數據標准化和歸一化存在區別 數據歸一化是數據標准化的一種典型做法,即將數據統一映射到 , 區間上. 數據的標准化是指將數據按照比例縮放,使之落入一個特定的區間. 意義 求解需要 比如在SVM中處理分類問題是又是需要進行數據的歸一化處理,不然會對准確率產生很大的影響,具體點說,比如避免出現因為數值過大導致c,g取值超過尋優范圍 除此之外,最明顯的是在神經網絡中的影響,主要有四個層面 有利於初始 ...
2017-07-01 16:29 0 2166 推薦指數：
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