連續特徵離散化和歸一化

RT，尤爲在logistic regression上，須要把一些連續特徵進行離散化處理。離散化除了一些計算方面等等好處，還能夠引入非線性特性，也能夠很方便的作cross-feature。html 連續特徵離散化處理有什麼好的方法， 有時候爲何不直接歸一化？python 這裏主要說明監督的變換方法；app 連續性變量轉化成離散型變量大體有兩類方法：post （1）卡方檢驗方法；學習 （2）信息增益方

>>阅读原文<<