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機器學習常用的歸一化方法
時間 2021-01-16
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在機器學習中,數據歸一化是非常重要,它可能會導致模型壞掉或者訓練出一個很奇怪的模型,爲了讓機器學習的模型更加適合實際情況,需要對數據進行歸一化處理。 1.機器學習中常用的歸一化方法: 2. 不同歸一化方法分析: 2.1 線性變換和極差法(線性歸一化) 將原始數據線性化的方法轉換到[0 1]的範圍,該方法實現對原始數據的等比例縮放。通過利用變量取值的最大值和最小值(或者最大值)將原始數據轉換爲界於某
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