在進行數據分析或者機器學習時，通常需要對數據進行預處理，其中主要的步驟就是數據標准化/歸一化。 常用的數據標准化和歸一化方法主要有： 1. 最大最小標准化 　　y=(x-min(x))/(max(x)-min(x))，x為一序列，即x={x1,x2,x3......}，max(x)為最大值 ...

公號：碼農充電站pro 主頁：https://codeshellme.github.io 一般在機器學習的模型訓練之前，有一個比較重要的步驟是數據變換。 因為，一般情況下，原始數據的各個特征的值並不在一個統一的范圍內，這樣數據之間就沒有可比性。 數據變換的目的是將不 ...

數據標准化/歸一化normalization 轉自：數據標准化/歸一化normalization 這里主要講連續型特征歸一化的常用方法。離散參考[數據預處理：獨熱編碼（One-Hot Encoding）]。 基礎知識參考： [均值、方差 ...

參數的標准化與歸一化 注：中文資料中從英文文獻中學習，提到normalization和standardization時候，往往將其翻譯為“標准化”和“歸一化”。但是很坑的一點是，由於翻譯軟件也沒有很好的區分兩者，所以幾乎所有人都將兩者混為一談，甚至A文章對於“標准化”和“歸一化”翻譯 ...

公號：碼農充電站pro 主頁：https://codeshellme.github.io 一般在機器學習的模型訓練之前，有一個比較重要的步驟是數據變換。 因為，一般情況下，原始數據的各個特征的值並不在一個統一的范圍內，這樣數據之間就沒有可比性。 數據變換的目的是將不同渠道，不同量 ...

數據的標准化 　　在數據分析之前，我們通常需要先將數據標准化（normalization），利用標准化后的數據進行數據分析。數據標准化也就是統計數據的指數化。數據標准化處理主要包括數據同趨化處理和無量綱化處理兩個方面。 數據同趨化處理主要解決不同性質數據問題，對不同性質指標直接加總 ...

轉自：數據標准化/歸一化normalization 這里主要講連續型特征歸一化的常用方法。離散參考[數據預處理：獨熱編碼（One-Hot Encoding）]。 基礎知識參考： [均值、方差與協方差矩陣 ] [矩陣論：向量范數和矩陣范數 ] 數據的標准化 ...

　　歸一化（Rescaling，max-min normalization，有的翻譯為離差標准化）是指將數據縮放到[0,1]范圍內，公式如下： X' = [X - min(X)] / [max(X) - min(X)] 　　標准化（Standardization, Z-score ...