sklearn.preprocessing.StandardScaler數據標准化
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_39175124/article/details/79463993 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0的空間 ...
原文：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。 .StandardScaler 標准化數據通過減去均值然后除以方差 或標准差 ，這種數據標准化方法經過處理后數據符合標准正態分布，即均值為 ，標准差為 ，轉化函數為：x x im ...
2019-09-21 17:35 0 1593 推薦指數：
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