特征归一化

时间 2021-01-08

标签机器学习数据挖掘深度学习繁體版

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为了使不同的特征之间具有可比性，我们往往需要对特征进行归一化处理。比如现在对大管的外貌特征进行分析，大管身高1.70米，体重60kg，那么这样分析出的结果显然会偏向较大的体重特征。想要更为准确的结果，就需要对大管的身高体重进行归一化(Normalization)处理。对数值类型的特征做归一化可以将特征统一到一个大致相同的数值区间内。最常用的方法有以下两种： (1)线性函数归一化(Min-Max

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1. 特征工程--特征归一化
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9. （一）线性回归与特征归一化(feature scaling)
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