深度學習基礎——特徵工程(一)

首先給出特徵工程的概述圖，如下圖。 然後接下來，會就其中的內容詳細學習。 一，單個特徵歸一化 歸一化就是指當每個特徵的數值之間相差太大，無法很好的相互映射時，通過函數處理使其落在同一數量級的區間的方式。 歸一化的方式通常有兩種： Standardization Standardization又稱爲Z-score normalization，量化後的特徵將服從標準正態分佈： μ和δ分別爲對應特徵的均

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