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机器学习-数据预处理-标准化和归一化

一. 为何要标准化

  • 样本不同的特征/属性所在的数值范围差异巨大,导致训练不收敛或其他问题

  • 所有数据在相同的取值空间更容易处理,方便模型的统一化和规范化

  • 更容易发现数据的本质规律

二. 归一化

# 把数据缩放到[0,1]的范围内
x = (x-min) / (max-min)

三. 标准化

# 将数据转化到0值附近
x' = (𝑥−𝜇)/σ

如图:
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# AI  

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