常見的數據標准化方法有以下6種： 1、Min-Max標准化 Min-Max標准化是指對原始數據進行線性變換，將值映射到[0,1]之間 2、Z-Score標准化 Z-Score(也叫Standard Score，標准分數)標准化是指：基於原始數據的均值(mean)和標准差(standard ...

（一）離差標准化數據 離差表轉化是對原始數據的一種線性變換，結果是將原始的數據映射到[0,1]區間之間，轉換公式為： 其中 max 為樣本數據的最大值，min 為樣本數據的最小值，max-min 為極差。利差標准化保留了原始數據值之間的聯系，是消除量綱和數據取值范圍 ...

1 為何需要標准化 有的數據，不同維度的數量級差別較大，導致有的維度會主導整個分析過程。如下圖所示： 該圖的數據維度\(d=30\)，樣本量\(n=40\)，上面的圖是對原始數據做PCA后，第一個PC在各個維度上的權重的平行坐標圖，下面的圖則是對數據做標准化之后的情況。可以發現，在原始數據 ...

...

為：\n',x) print('method1:指定均值方差數據標准化(默認均值0 方差 1):') pr ...

說明： 通過sklearn庫進行數據集標准化，對訓練數據做預處理，對測試集做同樣的標准化。 1、通過函數scale() 函數介紹： 函數： sklearn.preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean ...

本人人工智能初學者，現在在學習TensorFlow2.0，對一些學習內容做一下筆記。筆記中，有些內容理解可能較為膚淺、有偏差等，各位在閱讀時如有發現問題，請評論或者郵箱（右側邊欄有郵箱地址）提醒。 若有小伙伴需要筆記的可復制的html或ipynb格式文件，請評論區留下你們的郵箱，或者郵箱（右側 ...

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...