特征标准化

特征归一化与特征标准化 一、min-max scaler归一化 https://blog.youkuaiyun.com/GentleCP/article/details/109333753?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2-109333753-blog-112524743.pc_relevant_antiscanv2&depth_1-utm_sourc 阅读详情

特征标准化的优点:

归一化后,样本量纲一致,计算精度提高,提高收敛速度。

特征标准化的方法:

1.线性归一化:

X=\frac{X - min(X)}{max(X)-min(X)}

该方法适用于样本分布较为集中的时候,否则归一化结果不够稳定,归一化结果范围为0~1

2.标准差标准化

X = \frac{X-\mu }{\sigma }

该方法适用于样本原始分布近似于高斯分布,归一化结果范围为0~1

3.非线性归一化

使用log,tanh等,经常用在数据分化比较大的场景,有些数值很大,有些很小。通过一些数学函数,将原始值进行映射。

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