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歸一化(Normalization)和標準化(Standardization)
時間 2020-12-24
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機器學習
算法
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統計學
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歸一化和標準化 特徵縮放是數據要做的最重要的轉換之一。除了個別情況,當輸入的數值屬性量度不同,不同的特徵指標有的不一樣的量度和單位,這樣就會影響到數據分析的結果,以至於機器學習算法的性能都不會好,此時就需要對數據進行歸一化或標準化的處理。 概念 **歸一化:**值被轉變、重新縮放,把數據變爲(0,1)之間的小數,把有量綱表達式變成無量綱表達式。 **標準化:**將數據按比例縮放,使之落入一個小的特
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