课程 | 浅析数据标准化和归一化,优化机器学习算法输出结果

作者:chen_h
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简书地址:https://www.jianshu.com/p/9015b5369943


机器学习目前已经成为了一个非常热门的技术,但是对于数据的预处理对于初学者还是有一定的陌生。在我们实际的项目中,数据的预处理工作和机器学习算法同样重要。只有对数据有一个很好的预处理工作,我们才能得到比较好的算法结果。

本场 Chat 中,我们主要来讲数据预处理的其中一种方法——数据标准化对机器学习算法的作用。在一些问题上面,如果我们不对数据进行一定的标准化,那么我们可能得不到想要的结果。本场 Chat 你将学到如下内容:

  1. 关于数据标准化和归一化的理解;
  2. Z-score 与 Min-Max 方法;
  3. 如何使用 Scikit-learn 来进行标准化和归一化;
  4. 数据可视化观察分析;
  5. 实战:数据标准化与不标准化对模型最后结果的影响。

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内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构智能控制等方面。
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