歸一化 歸一化也稱標准化，是處理數據挖掘的一項基礎工作,使用歸一化的原因大體如下： 數據存在不同的評價指標，其量綱或量綱單位不同，處於不同的數量級。解決特征指標之間的可比性，經過歸一化處理后，各指標處於同一數量級，便於綜合對比。求最優解的過程會變得平緩，更容易正確收斂。即能提高梯度下降求最優解 ...

通常，在Data Science中，預處理數據有一個很關鍵的步驟就是數據的標准化。這里主要引用sklearn文檔中的一些東西來說明，主要把各個標准化方法的應用場景以及優缺點總結概括，以來充當筆記。 首先，我要引用我自己的文章Feature Preprocessing on Kaggle 里面 ...

綜合指標，就會突出數值較大的指標在分析中的作用、削弱數值較小的指標在分析中的作用。為消除各評價指標間量 ...

先來講講歸一化。歸一化也稱標准化，是數據挖掘的一項基礎工作,使用歸一化的原因大體如下 數據存 ...

關於標准化（standardization） 數據標准化能將原來的數據進行重新調整（一般也稱為 z-score 規范化方法），以便他們具有標准正態分布的屬性，即 μ=0 和 σ=1。其中，μ 表示平均值，σ 表示標准方差。數據標准化之后的形式可以按照如下公式進行計算 ...

歸一化 數據標准化（歸一化）處理是數據挖掘的一項基礎工作，不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到數據分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需要進行數據標准化處理，以解決數據指標之間的可比性。原始數據經過數據標准化處理后，各指標處於同一數量級，適合進行 ...

比較忙，有兩周沒有總結一下工作學習中遇到的問題。 這篇主要是關於機器學習中的數據預處理的scaler變 ...