StandardScaler transform() 参数

2024-10-22

sklearn中standardscaler中fit_transform()和transform()有什么区别，应该怎么使用？

在根据机器学习书中提供的实例中,看到需要对训练和测试的特征数据进行标准化. 但是使用的是有两个函数, 对于训练数据,使用的是fit_transform()函数对于测试数据,使用的是tansform()函数,所以搞不懂是什么区别,书上又没有解释.把问题记录在这.

js获取元素transform参数得出的个人理解

之前写页面的时候有试过想用js获取某些元素的translate的数值什么的,但是translate又是transform的子样式(勉强说说),理所当然就是先获取transform样式,再读里面的值. body{-webkit-transform: translateX(20px);} 但当我尝试这样做的时候,奇迹出现了: 当时我的内心几乎是崩溃的,我只想安安静静的获取translate的值而已啊,谁知给我弹出这货,虽然上高数课的时候也有讲到所有变化(二维.三维)效果都可以浓缩在一个矩阵里面的,但

CALayer的transform属性

先来与View比较一下 View:transform -> CGAffineTransformRotate... layer:transform -> CATransform3DRotate... 有三维的效果,3D即3个坐标轴 x,y,z轴 // 旋转 /** 参数1 自己的transform 参数2 旋转的角度参数 3/4/5 代表在对应轴上的值! -> 有它们确定一个点!点向圆心连线,组成对应的旋转的轴! */ _redLayer.transform = CATransfo

CFStringTransform

Mattt Thompson撰写. Ricky Tan翻译. 发布于2012年8月6日关于一种语言好不好用,你只需要衡量以下两种指标: API 的统一性String 类的实现质量NSString 是基础类库中的佼佼者.在那个其他语言仍在艰难地正理处理 Unicode 的时代,NSString 是尤其让人印象深刻的.不仅仅是任何内容扔在它里面就能正确工作 ,NSString 还能将字符串解析成语法标签.检测出内容中的首要语言,并且在任意你能想到的字符编码中转换.它好用得离谱. 它虽然很强大,

transform属性

transform属性在OC中,通过transform属性可以修改对象的平移.缩放比例和旋转角度常用的创建transform结构体方法分两大类 (1) 创建“基于控件初始位置”的形变 CGAffineTransformMakeTranslation(平移) CGAffineTransformMakeScale(缩放) CGAffineTransformMakeRotation(旋转) (2) 创建“基于transform参数”的形变 CGAffineTransformTranslate CGA

初见IOS的UI之：UI控件的属性frame bounds center 和transform

这些属性,内部都是结构体:CGRect CGPoint CGFloat 背景知识:所有的控件都是view的子类,屏幕就是一个大的view:每个view都有个viewController,它是view的管家,每个view对应着一个viewController,来管理view. frame & bounds & center ======================================== 1> frame可以修改对象的位置和尺寸 2> bounds可以修改对象的尺

基于css3新属性transform及原生js实现鼠标拖动3d立方体旋转

基于css3新属性transform,实现3d立方体的旋转通过原生JS,点击事件,鼠标按下.鼠标抬起和鼠标移动事件,实现3d立方体的拖动旋转,并将旋转角度实时的反应至界面上显示实现原理:通过获取鼠标点击屏幕时的坐标和鼠标移动时的坐标,来获得鼠标在X轴.Y轴移动的距离,将距离实时赋值给transform属性从而通过改变transform:rotate属性值来达到3d立方体旋转的效果 HTML代码块: <body> <input type="button" clas

iOS开发——UI篇OC&transform详解

transframe属性详解 1. transform属性在OC中,通过transform属性可以修改对象的平移.缩放比例和旋转角度常用的创建transform结构体方法分两大类 (1) 创建“基于控件初始位置”的形变 CGAffineTransformMakeTranslation(平移) CGAffineTransformMakeScale(缩放) CGAffineTransformMakeRotation(旋转) (2) 创建“基于transform参数”的形变 CGAffineTra

iOS transform属性的使用

1.transform属性在iOS开发中,通过transform属性可以修改UIView对象的平移.缩放比例和旋转角度,常用的创建transform结构体方法分两大类 (1) 创建“基于控件初始位置”的形变 CGAffineTransformMakeTranslation(平移) CGAffineTransformMakeScale(缩放) CGAffineTransformMakeRotation(旋转) CGAffineTransformIdentity(还原到之前的状态) (2) 创建“

iOS开发基础篇-transform属性

一. transform 属性在OC中,通过 transform 属性可以修改对象的平移.缩放比例和旋转角度. 1)创建“基于控件初始位置”的形变 CGAffineTransformMakeRotation ——旋转 CGAffineTransformMakeTranslation ——平移 CGAffineTransformMakeScale ——缩放 2)创建“基于 transform 参数”的形变 CGAffineTransformTranslate CGAffineTrans

iOS开发 -------- transform属性(形变)

一 transform属性在OC中,通过transform属性可以修改对象的平移,比例和旋转角度常用的创建transform结构体的方法分两大类 (1) 创建"基于控件初始位置"的形变 CGAffineTransformMakeTranslation (平移) CGAffineTransformMakeScale (缩放) CGAffineTransformMakeRotation (旋转) (2) 创建"基于transform参数"的形变 CGAffine

Transform & Physics

[Transform & Physics] 1.Space.Unity定义了Space枚举值,此值如下: 通常通过Space.World.Space.Self来区别一个Vector是按世界坐标系作用还是按本地坐标系作用. 参考:file:///D:/Program%20Files%20(x86)/Unity/Editor/Data/Documentation/Documentation/ScriptReference/Space.html 2.通过Transform.Translate()来移动

css之变形（transform）

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>css3变形,阴影和渐变背景色属性</title> </head> <!-- 变形[transform] 向元素应用2d或3d转换.该属性允许我们对元素进行旋转,缩放,移动或倾斜 transform参数: rotate(角度值):旋转 tr

机器学习：SVM（scikit-learn 中的 SVM：LinearSVC）

一.基础理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解决线性分类问题,无论是线性可分的问题,还是线性不可分的问题: 和 kNN 算法一样,使用 SVM 算法前,要对数据做标准化处理: 原因:SVM 算法中设计到计算 Margin 距离,如果数据点在不同的维度上的量纲不同,会使得距离的计算有问题: 例如:样本的两种特征,如果相差太大,使用 SVM 经过计算得到的决策边界几乎为一条水平的直线——因为两种特征的数据量纲相差太大,水平方向的距离可以忽略,因此,得到的最大

机器学习：数据归一化（Scaler）

数据归一化(Feature Scaling) 一.为什么要进行数据归一化原则:样本的所有特征,在特征空间中,对样本的距离产生的影响是同级的: 问题:特征数字化后,由于取值大小不同,造成特征空间中样本点的距离会被个别特征值所主导,而受其它特征的影响比较小: 例:特征1 = [1, 3, 2, 6, 5, 7, 9],特征2 = [1000, 3000, 5000, 2000, 4000, 8000, 3000],计算两个样本在特征空间的距离时,主要被特征2所决定: 定义:将所有的数据(具体操作时

【udacity】机器学习-支持向量机

Evernote Export 支持向量机(Support Vector Machine) 不适定问题不止一个决策边界要找一个决策边界,不仅能将训练集很好的划分,而且提升模型的泛化能力支持向量机直接将算法放在运行的内部,在不适定的问题中,使用svm去建模是好的 svm是统计学习中非常重要的方法 svm尝试寻找一个最优的决策边界,距离两个类别的最近的样本最远,距离决策边界最近的点称为支撑向量 svm算法要做的就是最大化margin,也就是要找到最大的d margin=2d 解析几何,点到直线的

机器学习（1）——K近邻算法

KNN的函数写法 import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter def KNN_classify(k,X_train,y_train,x): assert 1<=k<X_train.shape[0],"k must be valid" assert X_train.shape[0] == y_train.shape[0],\ "the size of X_train

k-近邻算法python代码实现（非常全）

1.k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法,它是机器学习算法入门最好的算法之一,可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用.它是一种经典简单的分类算法,当然也可以用来解决回归问题.2.kNN机器学习算法具有以下的特点:(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题的效果非常好(4)可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题(5)更加完整地刻画机器学习应用的流程3.KNN算法pyhton代码实现如下: (1)解决分类问题的代码如下:#1-1输入任意的自定义数据集

第4章最基础的分类算法-k近邻算法

思想极度简单应用数学知识少效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程 distances = [] for x_train in X_train: d=sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) distances.append(d) distances=[sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) for x_train in X_train] 可以说kNN是一个不需要训练过程的算法 K近邻算法是非常特殊的,可

【笔记】sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数

sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数 sklearn中的SVM的使用 SVM的理论部分需要注意的是,使用SVM算法,和KNN算法一样,都是需要做数据标准化的处理才可以,因为不同尺度的数据在其中的话,会严重影响SVM的最终结果 (在notebook中) 加载好需要的包,使用鸢尾花数据集,为了方便可视化,只取前两个特征,然后将其绘制出来 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import da

ML-梯度下降法的详细推导与代码实现

计算对于线性回归,梯度下降法的目标就是找到一个足够好的向量\(\theta\),使代价函数\(J(\theta) = \sum_{i=1}^{m}(\hat{y}-y_{i})^{2}\)取得最小值.线性回归的代价函数是关于\(\theta\)的多元函数.如下: \[J(\theta) = \sum_{i=1}^{m}(\hat{y}-y^{i})^{2} = \sum_{i=1}^{m}(\theta x^{(i)}-y^{i})^{2} \] \[J(\theta) = \sum_{i=1

StandardScaler transform() 参数

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