sklearn.preprocessing.StandardScaler數據標准化
如果某個特征的方差遠大於其它特征的方差，那么它將會在算法學習中占據主導位置，導致我們的學習器不能像我們期望的那樣，去學習其他的特征，這將導致最后的模型收斂速度慢甚至不收斂，因此我們需要對這樣的特征數據進行標准化/歸一化。 1.StandardScaler 標准化數據通過減去均值然后除以 ...
原文：標准化數據-StandardScaler
StandardScaler 計算訓練集的平均值和標准差，以便測試數據集使用相同的變換 官方文檔： classsklearn.preprocessing.StandardScaler copy True,with mean True,with std True Standardize features by removing the mean and scaling to unit varianc ...
2019-01-04 10:06 0 23548 推薦指數：
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1 為何需要標准化 有的數據，不同維度的數量級差別較大，導致有的維度會主導整個分析過程。如下圖所示： 該圖的數據維度\(d=30\)，樣本量\(n=40\)，上面的圖是對原始數據做PCA后，第一個PC在各個維度上的權重的平行坐標圖，下面的圖則是對數據做標准化之后的情況。可以發現，在原始數據 ...