Python數據標准化、歸一化
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 ...
原文：歸一化后和標准化后數據到底發生了什么變化？
原數據： 一 歸一化 畫圖的時候限制xlim , 畫圖的時候去掉xlim的限制 二 標准化 標准化后均值為 ，方差為 . 限制xlim , 去掉xlim限制 三 總結 從上述歸一化和標准化可以看出來，轉換后數據的均值和方差都發生了改變： 均值發生改變可以理解為數據的坐標都進行了平移轉換，均值其實也是隨之一樣轉換。 方差的改變是因為數據都壓縮在了更小的范圍內了，所以方差都變小了。 通過畫圖去掉xli ...
2021-01-12 15:10 1 1761 推薦指數：
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