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    时间:2023-07-30  热度:24℃
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  • 数据标准化的常见方法之Min-max
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    时间:2023-07-26  热度:18℃
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    利⽤sklearn对数据预处理:标准化,归⼀化,正则化⼀、标准化Standardization(z-score⽅法):利⽤公式:( x-mean(x) ) / std(x) 对具有S相同属性的数据(即⼀列)做标准化处理,使数据服从零均值标准差的⾼斯分布。这种⽅法⼀般要求原数据的分布近似⾼斯分布。涉及距离度量、协⽅差计算时可以应⽤这种⽅法。将有量纲数据化为⽆量纲数据,使数据能在同⼀数量级上进⾏⽐较。
    时间:2023-07-18  热度:9℃
  • 归一化(
    归⼀化(1 概念  归⼀化:1)把数据变成(0,1)或者(1,1)之间的⼩数。主要是为了数据处理⽅便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速。2)把有量纲表达式变成⽆量纲表达式,便于不同单位或量级的指标能够进⾏⽐较和加权。归⼀化是⼀种简化计算的⽅式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为⽆量纲的表达式,成为纯量。  标准化:在机器学习中,
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  • 数据预处理:归一化(Normalization)、标准化(Standardization)。。。
    数据预处理:归⼀化(Normalization)、标准化(Standardization)。。。1、概念 归⼀化: 1)把数据变成(0,1)或者(1,1)之间的⼩数。主要是为了数据处理⽅便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速。2)把有量纲表达式变成⽆量纲表达式,便于不同单位或量级的指标能够进⾏⽐较和加权。归⼀化是⼀种简化计算的⽅式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为⽆量纲的表达式
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