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机器学习:特征归一化( Normalization )的方法和原因
时间 2020-12-27
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引言 为了消除数据特征之间的量纲影响 ,我们需要对特征进行归一化处理 , 使得不同指标之间具有可比性。 例如,分析一个人的身高和体重对健康的影响 , 如果使用米( m) 和千克( kg )作为单位 , 那么身高特征会在 1.6 ~ l.8m 的数值范围内 , 体重特征会在50 ~ 100kg 的范围内, 分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征。 想要得到更为准确的结果,就需要进行特征归
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