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-數據歸一化及哪些算法需要歸一化
一 數據為什么需要歸一化處理 歸一化的目的是處理不同規模和量綱的數據，使其縮放到相同的數據區間和范圍，以減少規模 特征 分布差異對模型的影響。 方法： . 極差變換法 . 均值標准化 Z score方法 . Max Min 線性歸一化 Max Min歸一化是對原始數據進行線性變化，利用取值的最大值和最小值將原始數據轉換為某一范圍的數據 缺點：歸一化過程與最大值和最小值有關，容易受到極端值的影響。會 ...
2019-03-21 17:12 0 544 推薦指數：
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