机器学习备忘录之特征归一化
未进行特征归一化可能会导致什么问题？ 未进行特征归一化的数据分析结果会倾向于数值差别较大的的特征。 常用方法 线性函数归一化(Min-Max scaling) 线性函数归一化(Min-Max scaling)将原始数据线性化的方法转换到[0,1]的范围.缺点是抗干扰能力弱，受离群值影响比较大. 零均值标准化(Z-score standardization) 零均值标准化(Z-score stand
相关文章
- 1. 机器学习备忘录之类别特征
- 2. 机器学习备忘录之组合特征
- 3. 机器学习之线性回归及特征归一化
- 4. 机器学习之特征归一化（normalization）
- 5. [机器学习] 数据特征 标准化和归一化
- 6. 机器学习特征工程--标准化和归一化
- 7. 机器学习：特征归一化（ Normalization ）的方法和原因
- 8. 机器学习-特征工程-归一化
- 9. 机器学习面试必知：特征归一化
- 10. 机器学习之特征工程（一）
- 更多相关文章...
- • Scala Trait(特征) - Scala教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Window下Ribbit MQ安装
- 2. Linux下Redis安装及集群搭建
- 3. shiny搭建网站填坑战略
- 4. Mysql8.0.22安装与配置详细教程
- 5. Hadoop安装及配置
- 6. Python爬虫初学笔记
- 7. 部署LVS-Keepalived高可用集群
- 8. keepalived+mysql高可用集群
- 9. jenkins 公钥配置
- 10. HA实用详解
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章