JavaShuo
栏目
标签
数据标准化处理
时间 2020-12-30
标签
处理数据
繁體版
原文
原文链接
Z-score 标准化 适用范围 1.数据的最大值和最小值未知 2.有超出取值范围的离群数据 经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为: x∗=(x−μ)/σ 标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。 缺点 估算Z-Score需要总体的平均值与方差,但是很难得到,大多数情况下是用样本的均值与标准差替代。 对于数据的分布有一定的要求
>>阅读原文<<
相关文章
1.
数据处理:去极值、标准化
2.
数据处理标准化方法
3.
一、数据预处理——数据归一化 & 数据标准化
4.
数据预处理(上)之离群值处理、标准化
5.
Python数据预处理—归一化,标准化,正则化
6.
[Scikit-Learn] - 数据预处理 - 归一化/标准化/正则化
7.
数据预处理:标准化,归一化,正则化 - 知乎
8.
量化数据预处理:去极值、标准化、中性化
9.
python 数据预处理 数据标准化
10.
python数据预处理 :数据标准化
更多相关文章...
•
Web 标准
-
网站建设指南
•
Web 品质- 标准
-
网站品质教程
•
Flink 数据传输及反压详解
•
TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
相关标签/搜索
数据处理
标准化
数据预处理
标准
数据标识
数理化
数据管理
Spark大数据处理
python 处理亿级数据
Python数据预处理
MySQL教程
NoSQL教程
Redis教程
数据传输
数据库
数据业务
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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.
python的安装和Hello,World编写
2.
重磅解读:K8s Cluster Autoscaler模块及对应华为云插件Deep Dive
3.
鸿蒙学习笔记2(永不断更)
4.
static关键字 和构造代码块
5.
JVM笔记
6.
无法启动 C/C++ 语言服务器。IntelliSense 功能将被禁用。错误: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
7.
【Hive】Hive返回码状态含义
8.
Java树形结构递归(以时间换空间)和非递归(以空间换时间)
9.
数据预处理---缺失值
10.
都要2021年了,现代C++有什么值得我们学习的?
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
数据处理:去极值、标准化
2.
数据处理标准化方法
3.
一、数据预处理——数据归一化 & 数据标准化
4.
数据预处理(上)之离群值处理、标准化
5.
Python数据预处理—归一化,标准化,正则化
6.
[Scikit-Learn] - 数据预处理 - 归一化/标准化/正则化
7.
数据预处理:标准化,归一化,正则化 - 知乎
8.
量化数据预处理:去极值、标准化、中性化
9.
python 数据预处理 数据标准化
10.
python数据预处理 :数据标准化
>>更多相关文章<<