sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

数据标准化的原因
  1. 某些算法要求样本具有零均值和单位方差;

需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响:

① 数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位;

② 数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢;

③ 依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。

在不同的问题中,标准化的意义不同:

(1)在

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