【机器学习】数据预处理 - 归一化和标准化

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数据预处理

  • 一、数据预处理API
  • 二、准备数据集
  • 三、归一化处理
  • 四、设置归一化范围
  • 五、归一化原理
  • 六、标准化

处理数据之前,通常会使用一些转换函数将「特征数据」转换成更适合「算法模型」的特征数据。这个过程,也叫数据预处理。

比如,我们在择偶时,有身高、体重、存款三个特征,身高是180、体重是180、存款是180000;存款的数值跟其他数据不在一个数量级,这意味着存款的对择偶结果的影响比较大,但我们认为这三个特征同样重要,这时候就需要把这些规格不同的数据转换到同一规格。

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