当前位置： 首页 > article >正文 sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化 article 2025/4/2 14:53:52 文章目录 数据标准化的原因 作用 归一化 最大最小归一化 针对规模化有异常的数据 标准化 线性比例标准化法 log函数标准化法 正则化Normalization 标准化的意义 数据标准化的原因 某些算法要求样本具有零均值和单位方差； 需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响： ① 数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位； ② 数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢； ③ 依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。 在不同的问题中，标准化的意义不同： （1）在 查看全文 http://www.kler.cn/a/226386.html 相关文章： [C++]类和对象(中) C++类和对象入门（二） DockerCompose+SpringBoot+Nginx+Mysql实践 正点原子--STM32定时器学习笔记(1)（更新中....） 鸿蒙（HarmonyOS）项目方舟框架（ArkUI）之TimePicker组件 【Spark系列6】如何做SQL查询优化和执行计划分析 三步实现 Sentinel-Nacos 持久化 Redis常用数据类型--Hash C#学习笔记_继承 vue-3d-model 极限存在法则【高数笔记】 八. 实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Implicit GEMM conv) C++：输入流/输出流 SpringBoot security 安全认证（三）——自定义注解实现接口放行配置 MyBatis常见面试题汇总 云原生 API 网关链路追踪能力重磅上线 用户体验优化：HubSpot的秘密武器 深度解读NVMe计算存储协议-3 Xlua分析：C#调用Lua 在 Elastic Agent 中为 Logstash 输出配置 SSL/TLS
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