探討"特徵縮放"

時間 2020-05-31

標籤探討特徵縮放简体版

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緒論 1、本文首先基於線性迴歸（Linear Regression）回答下列三個問題： 1 特徵縮放的想法（idea） 2 特徵縮放的好處以及適用狀況 3 使用特徵縮放、不使用特徵縮放求出參數（theta）之間的對應關係，以及如何從代數變化、python編程角度說明如何將前者求解出的參數轉化成後者求解出參數。html 2、進而基於除線性迴歸的其餘機器學習算法，回答下列三個問題： 1.爲何要進行特徵

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1. 特徵縮放
2. 5、特徵縮放
3. 特徵選擇，特徵縮放---筆記
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5. 特徵縮放（Feature Scaling）
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7. 特徵工程之特徵縮放&特徵編碼
8. 特徵工程(三):特徵縮放,從詞袋到 TF-IDF
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