機器學習之特征歸一化
當數據集的數值屬性具有非常大的比例差異，往往導致機器學習的算法表現不佳，當然也有極少數特例。在實際應用中，通過梯度下降法求解的模型通常需要歸一化，包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、神經網絡等模型。但對於決策樹不使用，以C4.5為例，決策樹在進行節點分裂時主要依據數據集D關於特征X的信息增益 ...
原文：機器學習做特征歸一化和特征化的原因
原文鏈接：https: blog.csdn.net blogshinelee article details 引言 Feature scaling，常見的提法有 特征歸一化 標准化 ，是數據預處理中的重要技術，有時甚至決定了算法能不能work以及work得好不好。談到feature scaling的必要性，最常用的 個例子可能是： 特征間的單位 尺度 可能不同，比如身高和體重，比如攝氏度和華氏度， ...
2021-09-14 21:43 0 130 推薦指數：
相關推薦
機器學習數據特征歸一化的目的及方式
一直對數據特征歸一化有點模糊，今天借復習算法的過程，總結了一下歸一化的具體目的和方式。 概念：歸一化特征值，消除特征之間量級不同導致的影響。歸一化就是要把你需要處理的數據經過處理后（通過某種算法）限制在你需要的一定范圍內。首先歸一化是為了后面數據處理的方便，其次是保正程序運行時收斂加快 ...
機器學習（二十一）— 特征工程、特征選擇、歸一化方法
特征工程：特征選擇，特征表達和特征預處理。 1、特征選擇 特征選擇也被稱為變量選擇和屬性選擇，它能夠自動地選擇數據中目標問題最為相關的屬性。是在模型構建時中選擇相關特征子集的過程。 特征選擇與降維不同。雖說這兩種方法都是要減少數據集中的特征數量，但降維相當於對所有特征進行了 ...
機器學習和數據集介紹、數據集划分、特征抽取、歸一化
機器學習介紹和數據集介紹 機器學習： 機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋概率論知識，統計學知識，近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為工具並致力於真實實時的模擬人類學習方式，並將現有內容進行知識結構划分來有效提高學習效率。 很難明確的定義，簡單的來說，機器學習就是利用 ...
機器學習之歸一化
數據歸一化？ 數據標准化(歸一化)處理是在數據挖掘中的一項常見的預處理任務，很多情況下當你在數據預處理時都會浮現出一個問題，是不是要進行數據標准化處理？ 一般來說，數據歸一化后有一個很明顯的優點，最優解的尋優過程明顯會變得平緩，更容易正確的收斂到最優解。 歸一化前 ...
機器學習歸一化
轉發：http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801（請移步原文） 機器學習、數據挖掘工作中，數據前期准備、數據預處理過程、特征提取等幾個步驟幾乎要花費數據工程師一半的工作時間。同時，數據預處理的效果也直接影響了后續模型能否 ...
什么是機器學習特征工程？【數據集特征抽取（字典，文本TF-Idf）、特征預處理（標准化，歸一化）、特征降維（低方差，相關系數，PCA）】
2.特征工程 2.1 數據集 2.1.1 可用數據集 Kaggle網址：https://www.kaggle.com/datasets UCI數據集網址： http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn網址：http ...
為什么要對特征做歸一化/標准化
為什么要對特征進行歸一化？ 一句話描述：1）歸一化后加快了梯度下降求最優解的速度 2）歸一化有可能提高精度 1：歸一化后加快了梯度下降求最優解的速度 藍色的圈圈圖代表的是兩個特征的等高線。其中左圖兩個特征X1和X2的區間相差非常大，X1區間 ...