1、minmax normalization（最值归一）

$X-Max/Min-Max$

该方法会被极大极小离群值影响

from sklearn.preprocessing import MaxminScaler

2、Standard Normalization（标准化）

$（X-\mu ）/\sigma$

from sklearn.preprcessing import StandardScaler

标准化作用：

加快梯度下降、统一量纲

特征标准化作用
1、minmax normalization（最值归一）该方法会被极大极小离群值影响 from sklearn....
数据归一化转化方法
一、特征二值化二、特征归一化（一）、总和标准化（二）、标准差标准化（三）、极大值标准化（四）、极差标准化...
机器学习第三课_关于数据预处理和特征工程
一、数据预处理：数值型特征无量纲化 1.数据标准化（Standardization）标准化的前提是特征值服从正态...
KNN(sklearn实现、交叉验证、网格搜索）
1.特征工程预处理即进行归一化/标准化为什么要进行归一化/标准化？特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差相...
梯度下降算法中的优化途径
特征缩放：特征缩放：特征缩放是用来标准化数据特征的范围。特征缩放还可以使机器学习算法工作的更好。比如在K近邻算...
实现特征缩放/归一化和标准化
什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候，需要保证...
Spark -- 数据的特征缩放
Spark -- 数据的特征缩放(Feature scaling) 特征缩放：有的叫数据归一化，有的叫数据标准化，...
异常检测
1 PCA 标准化-协方差矩阵-特征值/特征向量-选择特征向量计算投影值，投影值越大，越异常 2 DBSACN ...
转载--特征工程
目录 1 特征工程是什么？2 数据预处理2.1 无量纲化2.1.1 标准化2.1.2 区间缩放法2.1.3 标准化...
特征工程
目录 1 特征工程是什么？2 数据预处理2.1 无量纲化2.1.1 标准化2.1.2 区间缩放法2.1.3 标准化...