sklearn.preprocessing.StandardScaler數據標准化
如果某個特征的方差遠大於其它特征的方差，那么它將會在算法學習中占據主導位置，導致我們的學習器不能像我們期望的那樣，去學習其他的特征，這將導致最后的模型收斂速度慢甚至不收斂，因此我們需要對這樣的特征數據進行標准化/歸一化。 1.StandardScaler 標准化數據通過減去均值然后除以 ...
原文：sklearn.preprocessing.StandardScaler數據標准化
原文鏈接：https: blog.csdn.net weixin article details 數據在前處理的時候，經常會涉及到數據標准化。將現有的數據通過某種關系，映射到某一空間內。常用的標准化方式是,減去平均值，然后通過標准差映射到均至為 的空間內。系統會記錄每個輸入參數的平均數和標准差，以便數據可以還原。 很多ML的算法要求訓練的輸入參數的平均值是 並且有相同階數的方差例如:RBF核的SV ...
2019-08-04 18:18 0 1419 推薦指數：
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