__tian__的博客

数据归一化：将所有数据映射到0~1之间 X=(X-min(X)) / (max(X)-min(X))        适用于有数据分布有明显边界的情况 ，如考试分数（0~100） 均值方差归一化 ：把所有数据归一到均值为0方差为1 的分布中 X=(X-mean(X) ) / std(X)    #均值归一化： import numpy as np x=np.random.randint...

import matplotlib from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets dig=datasets.load_digits()#读入sklearn内置数据 print(dig.keys()) X=dig.data y=dig.target X,y 这段代码载入digh...

train_test_split的参数 test_size : float, int, None, optional     If float, should be between 0.0 and 1.0 and represent the proportion     of the dataset to include in the test split. If int, represents ...