什么是歸一化和標准化
歸一化（Rescaling，max-min normalization，有的翻譯為離差標准化）是指將數據縮放到[0,1]范圍內，公式如下： X' = [X - min(X)] / [max(X) - min(X)] 標准化（Standardization, Z-score ...
原文：標准化和歸一化
一 是什么 .歸一化 是為了將數據映射到 之間，去掉量綱的過程，讓計算更加合理，不會因為量綱問題導致 米與 mm產生不同。 歸一化是線性模型做數據預處理的關鍵步驟，比如LR，非線性的就不用歸一化了。 歸一化就是讓不同維度之間的特征在數值上有一定比較性，可以大大提高分類器的准確性。 缺點：這種方法有個缺陷就是當有新數據加入時，可能導致max和min的變化，需要重新定義。 另外，最大值與最小值非常容易 ...
2019-04-11 11:28 0 1983 推薦指數：
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