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 ...

在機器學習回歸問題，以及訓練神經網絡過程中，通常需要對原始數據進行中心化（零均值化）與標准化（歸一化）處理。 1背景 在數據挖掘數據處理過程中，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 ...

對於數據的預處理分在思想上稱之為歸一化以及標准化（normalization）。 首先將歸一化/ 標准化，就是將數據縮放（映射）到一個范圍內，比如[0,1],[-1,1]，還有在圖形處理中將顏色處理為[0,255]；歸一化的好處就是不同緯度的數據在相近的取值范圍內，這樣在進行梯度下降這樣的算法 ...

1. 概要 數據預處理在眾多深度學習算法中都起着重要作用，實際情況中，將數據做歸一化和白化處理后，很多算法能夠發揮最佳效果。然而除非對這些算法有豐富的使用經驗，否則預處理的精確參數並非顯而易見。 2. 數據歸一化及其應用 數據預處理中 ...

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 ...

數據預處理之中心化（零均值化）與標准化（歸一化） 轉載自：https://www.cnblogs.com/wangqiang9/p/9285594.html 寫的比較清晰的博客：https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/82919412 ...

在機器學習回歸問題，以及訓練神經網絡過程中，通常需要對原始數據進行中心化（零均值化）與標准化（歸一化）處理。 背景 在數據挖掘數據處理過程中，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 ...

綱處理方法很多，使用不同的方法，對最終的機器學習模型會產生不同的影響。本文將對常用的無量綱化技術進行總結 ...