原文链接：https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86c 1 概念 归一化：１）把数据变成(０，１)或者（1,1）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）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较
原文链接：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9093890.html 在前面我们分别讨论了特征工程中的特征选择与特征表达，本文我们来讨论特征预处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化，异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。 1. 特征的标准
部分转载 https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82971752 https://www.cnblogs.com/summer-nude/p/7380694.html 写在前面 fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。 sklearn
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博：http://weibo.com/234654758 Github：https://github.com/thinkgamer 公众号：搜索与推荐Wiki 个人网站：http://thinkgamer.github.io 个性化推荐是数据挖掘（Data Mining）中的一个目的明确的应用场景，所以，可以利用数据挖掘
标准化 目标：均值为0，标准差为0 z-score标准化： 归一化 目标：使得值集中到某个区间中，如[0,1]或者[-1,1] 中心化 目标：使得均值为0
string camelCaseObj = JsonConvert.SerializeObject(data, Newtonsoft.Json.Formatting.None, new JsonSerializerSettings() {
（一）归一化的作用 在机器学习领域中，不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标）往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处
什么是特征缩放: 就是将所有数据映射到同一尺度。如: 某训练集 x_train 为: (x_trian) 将其进行某种特征缩放之后,得到新的值: 显然经过特征缩放之后，特征值变小了 为什
人工智能的发展推动了电话机器人的诞生，电话机器人好不好用，从它在沟通的同时对客户进行分类和标签可以看出来。同时还采用先进的口语理解、语音识别、自然语言生成、文本生成语音、对话管理等技术，五种对话系统技术模块协同运作，对目标客户进行群呼。 电销企业可以借助电话机器人用同
身为企业CEO，有三项管理技能不得不修炼，标准化、流程化、栅格化，任何一个企业的管理都离不开这三项，越是能把这三项发挥到极致的管理，企业运营状况就愈良好、愈规范，那标准化、流程化、栅格化管理究竟是什么样呢，在企业管理中该如何执行呢？ 第一．做管理就是做标准。凡事做标准，凡事有标准
一、是什么？ 1. 归一化：是为了将数据映射到0~1之间，去掉量纲的过程，让计算更加合理，不会因为量纲问题导致1米与100mm产生不同。 行归一化： 列归一化： 2. z-标准化：消除分布产生的度量偏差，例如：班级数学考试，数学成绩在90-100之间，语文成绩在60-100之间，那么，小明数学90，语文100，小花数学95，语
转 数据标准化/归一化normalization 2018年03月08日 19:20:53 goodshot 阅读数：12303 参考:https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/79925164这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。基础知识参考：[均
转载自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先
归一化 标准化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ,StandardScaler,Imputer import numpy as np def mm(): """ 归一化处理 :return: """ #mm = MinMaxScaler() 不指定范围，默认[0,1] mm = MinMaxScaler(feature_ran
运维标准化与流程化建设 当下企业很多都热衷于建设运维自动化、智能化，通过技术革新代替繁杂的手工运维，提高生产效率的同时最大程度的减少人为失误。但是如何建设自动化运维，在不同的企业有着不同的建设方法和技术栈，虽然大多是以Python为主。一般说来，企业的运维发展由起步
前言：大数据是创新驱动发展的重要引擎，无论是对于经济增长还是对于企业发展都具有重要创新引领作用。运用大数据技术能够揭示企业各模块之间的关联性、逻辑性和复杂性，合理的进行数据治理，能够不断推动企业运营走向数据化、标准化和精细化。在当今数据为王的时代，许多企业都知道主数据的
