tensorflow实现多元线性回归时预测出的参数为nan

weixin_30515513

于 2018-06-22 22:54:00 发布

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文章标签：人工智能数据结构与算法

原文链接：http://www.cnblogs.com/bluesl/p/9215783.html

本文介绍了如何使用sklearn包中的preprocessing模块进行数据归一化处理。通过具体实例演示了如何利用StandardScaler类完成数据标准化的过程，并展示了如何获取标准化后的数据的均值和标准差。

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这是由于在用feed_dict 进行数据喂养之前没有做数据归一化：

解决办法：

使用sklearn包中的preprocessing做归一化：

大妈如下

from sklearn import preprocessing

example是我们要归一化的数据
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(example)
            print(scaler.mean_, scaler.scale_)
            x_data_standard = scaler.transform(example)

转载于:https://www.cnblogs.com/bluesl/p/9215783.html