數據預處理之歸一化和標准化
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 ...
原文：Python數據預處理：徹底理解標准化和歸一化
數據預處理 數據中不同特征的量綱可能不一致，數值間的差別可能很大，不進行處理可能會影響到數據分析的結果，因此，需要對數據按照一定比例進行縮放，使之落在一個特定的區域，便於進行綜合分析。 常用的方法有兩種： 最大 最小規范化：對原始數據進行線性變換，將數據映射到 , 區間 Z Score標准化：將原始數據映射到均值為 標准差為 的分布上 為什么要標准化 歸一化 提升模型精度：標准化 歸一化后，不同維 ...
2020-07-04 15:51 0 3961 推薦指數：
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