相关阅读
相关 Python数据预处理：彻底理解标准化和归一化
数据预处理 数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行
痛定思痛。相关 对连续值/离散值进行预处理的两种方式（标准化/one-hot化）、反标准化/逆标准化、字符串预处理
![20191009191333910.png][] [日萌社][Link 1] [人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow
￡神魔★判官ぃ相关 【Python】数据预处理：归一化和离散化（MinMaxScaler,StandardScaler,cut,qcut）
一、内容来源 课程来源：[大数据分析师（第一期）（学堂在线 北邮 杨亚）][Link 1] 数据集分享：[https://pan.baidu.com/s/197wLiu
相关 StandardScalers数据预处理
标准化 我们知道，在训练模型的时候，要输入features,即因子，也叫特征。对于同一个特征，不同的样本中的取值可能会相差非常大，一些异常小或异常大的数据会误导模型的
相关 tensorflow预处理：数据标准化的几种方法
数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题，当不同的特征成列在一起的时候，由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况，这个时候我们需要做
骑猪看日落相关 Python scikit-learn，数据的预处理，标准化，StandardScaler
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hvd
相关 python 数据标准化
![1722024-20190724170314192-1254379930.png][] ![1722024-20190724170321637-516265582.png
相关 sklearn数据预处理：归一化、标准化、正则化
归一化： 1、把数变为（0，1）之间的小数 主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。 2、把有量纲表达式变为无量纲表达式
相关 吴裕雄 python 机器学习——数据预处理标准化MaxAbsScaler模型
from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler 数据预处理标准化MaxAbsScaler模型 d
还没有评论，来说两句吧...