- 特征归一化是什么？
特征归一化是为了使不同的数据类别具有可比性，比如人的身高和体重，让它们可以在同一个标准下衡量。
- 主流的两种特征归一化方法
Min-Max Scaling:
Min-Max
Z-score Normalization:
Z-score
- 怎么用？
首先先要给数据做一个histogram，如果数据基本上满足高斯分布的话那么选择用Z-score Normalization。如果数据较为零散的话，可以选择Min-Max Scaling。
Credit:
百面机器学习
特征归一化是为了使不同的数据类别具有可比性，比如人的身高和体重，让它们可以在同一个标准下衡量。
Min-Max Scaling:
Min-Max
Z-score Normalization:
Z-score
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百面机器学习
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本文标题：【数据预处理】Min-Max Scale VS Z-score
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/suzwjqtx.html
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