探讨"特征缩放"

时间 2020-05-31

标签探讨特征缩放繁體版

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绪论 1、本文首先基于线性回归（Linear Regression）回答下列三个问题： 1 特征缩放的想法（idea） 2 特征缩放的好处以及适用状况 3 使用特征缩放、不使用特征缩放求出参数（theta）之间的对应关系，以及如何从代数变化、python编程角度说明如何将前者求解出的参数转化成后者求解出参数。html 2、进而基于除线性回归的其余机器学习算法，回答下列三个问题： 1.为何要进行特征

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1. 特征缩放
2. 5、特征缩放
3. 特征选择，特征缩放---笔记
4. 特征缩放（feature scaling）
5. 特征缩放（Feature Scaling）
6. 为何缩放特征值
7. 特征工程之特征缩放&特征编码
8. 特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF
9. 优化算法与特征缩放
10. 机器学习之特征缩放
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