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C4.5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 ...
原文：機器學習數據特征歸一化的目的及方式
一直對數據特征歸一化有點模糊，今天借復習算法的過程，總結了一下歸一化的具體目的和方式。 概念：歸一化特征值，消除特征之間量級不同導致的影響。歸一化就是要把你需要處理的數據經過處理后 通過某種算法 限制在你需要的一定范圍內。首先歸一化是為了后面數據處理的方便，其次是保正程序運行時收斂加快。 方式： .線性函數轉換 y x MinValue MaxValue MinValue 說明：x y分別為轉換 ...
2019-07-25 14:48 0 703 推薦指數：
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