機器學習之數據預處理——歸一化，標準化

• 基礎知識
• • 1.什么是特征預處理
  • 2.預處理方法 :
  • 3.預處理API:
• 數據的標準化（normalization）和歸一化
• • 數據的標準化
  • 數據歸一化
  • • 1 把數變為（0，1）之間的小數
    • 2 把有量綱表達式變為無量綱表達式
• 常用歸一化方法
• • 最大-最小標準化(MinMaxScaler)
  • Z-score標準化（零-均值規范化）
  • 小數定標規范化
  • PCA降維
• 參考文章：

基礎知識

1.什么是特征預處理

特征預處理就是通過一些轉化函數將特征數據轉換成更加適合算法模型的特征數據過程（無量綱化處理）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习之数据预处理——归一化，标准化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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