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标准化：在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值，这些资料可能是高维度的，资料标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均)、标准差变为1，这个方法被广泛的使用在许多机器学习算法中(例如：支持向量机、逻辑回归和类神经网络)。不同的模型对特征的分布假设是不一样的。如前文所说，归一化/标准化实质是一种线性变换，线性变换有很多良好的性质，这些性质决定了对数据改变后不会造成“失效”，反而能提高数据的表现，这些性质是归一化/标准化的前提。

如上图，之后输入FTP的用户名和密码即可。

关于HWSD栅格文件和数据库文件相连的工作在这里就不赘述了，网上有很多教程。但是，关联后，若想要提取任一属性值并导出成.tif格式，网上教程大部分是基于栅格转点，点转栅格的操纵。在这里，我主要使用的是3D Analyst Tools>>Raster Reclass>>Lookup工具，如下图，在Lｏｏｋｕｐ　ｆｉｅｌｄ中选择需要的属性值，点击ＯK即可。...

之前基于R语言和matlab写过这方面代码，但是忘了。为了加深记忆决定再写一遍！！R语言篇library(ncdf4)nc<-nc_open('H_halfhourly.upscalingProduct_v1.720.360.2011.nc')print(nc)for(i in (6400:14090)){ j=c(1,1,i) data <- ncvar_g...