機器學習：數據歸一化（Scaler）
數據歸一化（Feature Scaling） 一、為什么要進行數據歸一化 原則：樣本的所有特征，在特征空間中，對樣本的距離產生的影響是同級的； 問題：特征數字化后，由於取值大小不同，造成特征空間中樣本點的距離會被個別特征值所主導，而受其它特征的影響比較小； 例：特征 ...
原文：數據歸一化Scaler-機器學習算法
. . 下午 機器學習算法的數據歸一化 feature scaling 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，這會導致在機器學習算法中不同列數據的權重很大的差異，數量級大的數據所體現出來的影響會遠遠大於數量級小的數據 比如樣本中不同列數據對k ...
2019-08-03 19:59 0 602 推薦指數：
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