sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化
- 开发
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-
数据标准化的原因
- 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
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46530492/article/details/135990626
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