機器學習中（Feature Scaling）特征縮放處理的matlab實現方式
在進行特征縮放的時候，其一般做法是（X-mu)/sigma mu：代表均值 sigma：代表標准差 在matlab中，函數mean可以求特征的均值，函數std可以求特征的標准差。 假設訓練集為m，特征數量為n，特征矩陣為X，則X的size為 m*n。 則 mu = mean(X)返回值 ...
原文：特征縮放（Feature Scaling）
特征縮放的幾種方法： 最大最小值歸一化 min max normalization ：將數值范圍縮放到 , 區間里 均值歸一化 mean normalization ：將數值范圍縮放到 , 區間里，且數據的均值變為 標准化 z值歸一化 standardization z scorenormalization ：將數值縮放到 附近，且數據的分布變為均值為 ，標准差為 的標准正態分布 先減去均值來對特 ...
2019-08-11 17:50 2 1860 推薦指數：
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