在进行数据处理之前,一定要想一想,你的算法是用来做什么,这样才能选择如何对数据进行预处理。

参考网站: http://sebastianraschka.com/Articles/2014_about_feature_scaling.html#numpy

About Feature Scaling and Normalization的更多相关文章

  1. Feature Scaling

    定义:Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variables or features of ...

  2. 浅谈Feature Scaling

    浅谈Feature Scaling 定义:Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variab ...

  3. 斯坦福大学公开课机器学习:梯度下降运算的特征缩放(gradient descent in practice 1:feature scaling)

    以房屋价格为例,假设有两个特征向量:X1:房子大小(1-2000 feets), X2:卧室数量(1-5) 关于这两个特征向量的代价函数如下图所示: 从上图可以看出,代价函数是一个又瘦又高的椭圆形轮廓 ...

  4. machine learning (4)---feature scaling

    feature scaling:缩小或扩大feature的值,使所有的feature处于类似的范围,这样进行gradient descnet时更快趋向最小值.因为不同的feature的范围相差很大时, ...

  5. (一)线性回归与特征归一化(feature scaling)

    线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题 ...

  6. Feature Scaling深入理解

    Feature Scaling 可以翻译为特征归一化,或者数据归一化,比如统计学习中,我们一般都会对不同量纲的特征做归一化,深度学习中经常会谈到增加的BN层,LRN层会带来训练收敛速度的提升,等等.问 ...

  7. CS229 1 .线性回归与特征归一化(feature scaling)

    线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题 ...

  8. 机器学习中的特征缩放(feature scaling)

    参考:https://blog.csdn.net/iterate7/article/details/78881562 在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放(feature sca ...

  9. 131.006 Unsupervised Learning - Feature Scaling | 非监督学习 - 特征缩放

    @(131 - Machine Learning | 机器学习) 1 Feature Scaling transforms features to have range [0,1] according ...

随机推荐

  1. Python中多个列表与字典的合并方法

    Python中多个列表与字典的合并方法 1多列表的合并 1)a+=b a=['] b = ['] a += b print(a) >>>['] 2) a.extend(b) a=[' ...

  2. airflow整体架构

    run命令运行过程 读取dag文件生成task依赖关系,然后生成封装airflow run的command命令,通过celery发送到executor端,重新执行该airflow run命令. sch ...

  3. 关于js-xlsx的简单使用

    关于js-xlsx的简单使用 最近要做一个东西用到对excel的操作,就是在前端将excel加载进来,操作后再生成excel,在网上找了很多种办法,能够实现的demo是下面这个: 纯前端利用 js-x ...

  4. Vue 路由的模块化

    其实就是对路由配置和实例化的过程进行js封装,挂载路由的时候依然在main.js中: 步骤: 1.在src文件夹下新建一个router文件夹,在router文件夹下新建文件router.js; 2.引 ...

  5. WPF DEV gridcontrol当前项的数据导出为mdb文件

    /// <summary> /// 导出为mdb /// </summary> /// <param name="sender"></pa ...

  6. solr全文检索实现原理

    本文转自:https://blog.csdn.net/u014209975/article/details/53263642    https://blog.csdn.net/lihang_1994/ ...

  7. python3+2 不换行打印,多用于进度条 process bar

    python3 不换行打印,多用于进度条 process bar process = 0 # process bar for i in user: process += 1 print("\ ...

  8. leetcode每日刷题计划-简单篇day6

    突发奇想&胡思乱想的一天 银行家算法证明错了并挂在黑板上的可怜希希 Num 53 最大子序和 Maximum Subarray O(n)的算法实现了,分治法有空补 class Solution ...

  9. Delphi中Inputbox 和Inputquery 函数的使用

    原文转自:http://blog.csdn.net/zengcong2013/article/details/18355959 inputbox的返回值是,你在输入框中输入的文字.而inputquer ...

  10. sed的替换元字符的语法

    \(和\)用于保存正则表达式的一部分,而\1和\2用于保存回调的部分. 例如: 将sample.txt,内容如下 1...........55...........1010..........1010 ...