再談機器學習中的歸一化方法（Normalization Method）

機器學習、數據挖掘工做中，數據前期準備、數據預處理過程、特徵提取等幾個步驟幾乎要花費數據工程師一半的工做時間。同時，數據預處理的效果也直接影響了後續模型可否有效的工做。然而，目前的大部分學術研究主要集中在模型的構建、優化等方面，對數據預處理的理論研究甚少，能夠說，不少數據預處理工做仍然是靠工程師的經驗進行的。從業數據建模/挖掘工做也有近2年的時間，在這裏結合談一談數據預處理中歸一化方法。html

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