機器學習做特征歸一化和特征化的原因
原文鏈接：https://blog.csdn.net/blogshinelee/article/details/102875044 1 引言 Feature scaling，常見的提法有“特征歸一化”、“標准化”，是數據預處理中的重要技術，有時甚至決定了算法能不能work以及work得好 ...
原文：機器學習之特征歸一化
當數據集的數值屬性具有非常大的比例差異，往往導致機器學習的算法表現不佳，當然也有極少數特例。在實際應用中，通過梯度下降法求解的模型通常需要歸一化，包括線性回歸 邏輯回歸 支持向量機 神經網絡等模型。但對於決策樹不使用，以C . 為例，決策樹在進行節點分裂時主要依據數據集D關於特征X的信息增益比，而信息增益比根特征是否經過歸一化是無關的。 同比例縮放所有屬性常用的兩種方法是：最小 最大縮放和標准化 ...
2019-04-05 13:44 0 501 推薦指數：
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