百面機器學習|學習筆記|第一章特徵工程

本集合主要針對《百面機器學習——算法工程師帶你去面試》這本書。主要記錄筆者認爲重要的知識點，希望對大家有幫助。 本章知識疏導：   1.特徵歸一化 目的：消除數據特徵之間的量綱影響，使得不同指標之間具有可比性。 常用方法有線性函數歸一化和零均值歸一化： 線性函數歸一化(Min-Max Scaling，最大最小值歸一化)，將數據映射到的範圍內。 零均值歸一化(Z-Score Normalizatio

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