连续特征离散化和归一化
RT，尤为在logistic regression上，须要把一些连续特征进行离散化处理。离散化除了一些计算方面等等好处，还能够引入非线性特性，也能够很方便的作cross-feature。html 连续特征离散化处理有什么好的方法， 有时候为何不直接归一化？python 这里主要说明监督的变换方法；app 连续性变量转化成离散型变量大体有两类方法：post （1）卡方检验方法；学习 （2）信息增益方
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