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数据预处理方法（标准化）

重点就是归一化了包括MIN-MAX标准化等方法，还没有一一去验证每个方法对我论文中研究LF精炼过程钢水重点温度预报输入数据处理后，对预报工作的影响好坏，先MARK在这里日后用啦~（归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式

就叫李德新·2019-12-30 13:44

数据标准化小记

在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单

橘猫吃不胖·2019-12-27 10:24

用好这几个功能表格也疯狂

大部分人呈现数据时大多采用图形，而没有发现表格的精妙之处，当需要呈现的数据在3个系列及其以上的时候，尤其是数据间的量纲不同时，用表格来呈现数据的效果相对较好一些。下面将介绍这个几个神奇的功能。

柚西·2019-12-22 22:43

KNN算法

KNN算法注意点：（1）一般使用欧氏距离计算观测距离；（2）需要对数据进行无量纲处理；（3）选取合适的k值，可以使用AUC(AreaUnderCarve）抽取k值；K

蓝色滑行·2019-12-15 20:24

Arxiv网络科学论文摘要9篇(2017-04-17)

测量签名网络的部分平衡;维持进化多重网络的广泛性;Twitter上科学家的系统识别与分析;针对并发的干预措施可能在较低并发设置中最有效;反协调博弈在无量纲图上的巨大波动;量子技术时代量子理论的叙述;二项式随机交叉图模型中基于矩的参数估计

ComplexLY·2019-12-12 03:54

深度研究：回归模型评价指标R2_score

但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score，实际使用时，会遇到许多问题，今天我们深度研究一下。

jpld·2019-12-11 13:00

植被指数总结（作业）

新建,模板,小书匠grammar_cjkRuby:true植被指数（VegetableIndex）植被指数是不同遥感光谱波段间的线性或非线性组合，被认为能作为反映绿色植被的相对丰度和活性的辐射量值（无量纲

qianzhiher·2019-11-29 18:56

sklearn中的数据预处理和特征工程

背景：由于特征之间的量纲不同，使得不同的指标之间没有可比性，不处于同一数量级的指标，无法进行分析。解决方案：将所有的数据映射到同一个尺度中。

Aries_楊小欣�·2019-11-23 21:08

pyplot坐标轴尺度一致

一般来讲，x轴变量和y轴变量具有不同的量纲时则没有必要要求坐标轴尺度一致，但当两者量纲一致时，如果坐标轴尺度不一致，则画出的图会有形变（warp），例如圆会变成椭圆。

大兔子先生·2019-11-13 10:14

支持向量机

将数映射到0到1区间，或者把有量纲量转化为无量纲量。2.向量的归一化/标准化就是向量除以向量的长度，得出的结果是长度为1，但方向与一致的向量。

且歌123·2019-11-08 16:44

scikit_learn学习笔记八——scikit_learn标准化/归一化操作

数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）在机器学习领域中，不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标）往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果

深思海数_willschang·2019-11-07 09:08

理论：因子分析原理剖析

因子分析分为Q型和R型，我们对R型进行如下研究：一.因子分析步骤：1.确认是是否适合做因子分析2.构造因子变量3.旋转方法解释4.计算因子变量得分二.因子分析的计算过程：1.将原始数据标准化目的：消除数量级量纲不同

slade_sal·2019-11-05 15:50

预处理模块

比较好的参考1比较好的参考2比较好的参考3比较好的参考4为解释清晰，下文统一为：规范化包含标准化、归一化和正则化一、规范化的目的通常情况下是为了消除量纲的影响。

dechuan·2019-11-03 11:50

市场规模估算解题思路的一些总结

大哲猫·2019-11-02 04:37

特征工程完全总结（Python源码）

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标准化与归一化的区别2.2对定量特征二值化2.3对定性特征哑编码2.4缺失值计算2.5数据变换3特征选择3.1Filter3.1.1

CodingFish·2019-11-01 00:26

可能是最全的数据标准化教程（附python代码）

什么是数据标准化（归一化）数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用

繁著·2019-10-31 12:14

【CFX】堵塞面积的处理方法（CFX）

终于基本搞明白了堵塞系数的处理方法，记录一下基本步骤是：定义密流梯度→确定堵塞边界→计算堵塞面积→计算堵塞系数定义密流梯度用密流ρum的梯度来确定堵塞边界无量纲的表达式为：|△(ρum)r,θ|/(ρinuin

中场休息室·2019-10-31 06:02

格子玻尔兹曼方法（LBM）计算中的无量纲化转化（将物理参数转化为格子参数）

说明：方法来自外文资料，主要通过无量纲方法进行LBM仿真计算中由实际物理量到格子物理量的转化，保证其一致性已知量物理长度尺寸HHH；格子长度尺寸（自定义）H~\tilde{H}H~；密度ρ\rhoρ；格子密度

fortunately1·2019-10-18 22:33

计量技术与应用知识点总结

计量技术与应用知识点总结第1章计量学概论第2章量和单位§2.1.量与量纲§2.2.计量单位第3章量值传递与计量检定§3.1.量值传递量值传递系统计量基准与计量标准§3.2.计量检定第5章计量管理与监督第

ncepu_Chen·2019-10-18 13:49

生活大实惠：O2O优惠券使用预测

数据预处理不属于同一量纲信息冗余定性特征不能直接使用将定性特征转换为定量特征存在缺失值信息利用率低特征工程:主要是来自wepe的特征特征主要分

Julyaaaa·2019-09-27 13:42

4种聚类

文章目录聚类之前首先标准化处理数据以消除量纲的影响聚类也是可以对指标分类的，只是用的很少1k-means2k-means++3系统聚类/层次聚类样品与样品之间的距离指标和指标的距离（用得少）类和类之间的距离帮助确定类别数目

doubleslow;·2019-09-16 12:26

优劣解距离法Topsis模型

层次分析法的局限性：问题和解决方案：所以最终评分公式为：指标正向化，得到正向化矩阵：正向化矩阵标准化，消除量纲：计算得分并归一化：步骤：统一指标类型为极大型指标常见四种指标：极大型（效益型）指标极小型（

万福金安·2019-09-10 14:11

k近邻算法--约会网站预测案例

缺点：它将样本的不同属性（即各指标或各变量量纲）之间的差别等同看待，这一点有

佳佳爱学习·2019-09-03 22:06

用牛顿第二定律测量质量

从量纲来看，就很清晰了。加速度单位m/s²由长度、时间单位组成，有表和尺子就可以了。我们通过连

nick小站·2019-08-28 23:31

《百面机器学习》第一章——特征工程笔记（简）

优点：可将所有特征消除量纲。避免结果倾向于数值差别较大的特征。常见的方法有：线性函数归一化零均值归一化适用于：逻辑回归、SVM、神经网络不适用于：决策树2.类别型特征主要指的非数值

技术宅zch·2019-08-21 23:27

归一化、标准化和正则化及代码实现

归一化（normalization）归一化有两个作用：把数据映射到（0，1）之间方便处理把有量纲表达式变换为无量纲表达式，成为纯量。

一位学有余力的同学·2019-08-21 15:39

特征工程系列：特征预处理（下）

JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~0x00前言数据预处理包含数据探索、数据清洗和特征预处理三部分，《特征工程系列：特征预处理（上）》介绍了无量纲化和特征分桶相关的处理方法

JunLiang-GuiLiano·2019-08-13 11:39

特征工程之标准化

数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面：数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化

messi_james·2019-08-07 17:24

Python3入门机器学习经典算法与应用课程5笔记，6笔记

回归算法评价指标RMSEMSEMAE还有一个RSquared(更精确一点），任何不同的模型除以一个相同的分母，使得在一个量纲里面可以，可以同时比较模型性能，前者3个，对于不同的模型，得到的值，不能很明确的说明哪个更好好

shishi_m037192554·2019-08-07 08:39

python数据归一化及三种方法详解

数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性

AiFool·2019-08-06 10:22

Batch Normalization和Layer Normalization

为什么需要归一化各个特征之间的量纲不同，会导致在计算loss时，会过度依赖于量纲较大的那些特征，而忽略量纲较小的特征，导致梯度下降时走“之字形”路线。

guohui_0907·2019-07-30 10:54

【算法面试笔记】

特征工程七种常用的特征工程特征提取+数据预处理四部走特征归一化为啥要归一化百面机器学习上那个例子我觉得全就一个角度：让不同量纲的特征对最终模型有着近似、相似的影响力，可能不完全相同，保证特征之间的公平性以计算距离为例

dominic_z·2019-07-28 21:47

特征工程总览

本章涉及到的知识点清单：1、特征工程总览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2.2、特征二值化2.3、特征哑编码2.4、缺失值计算2.4.1、均值补全2.4.2、非线性插值补全

PrivateEye_zzy·2019-07-24 15:17

数据的归一化处理

在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

-零·2019-07-23 22:00

有限体积法学习——2019-07-22

其中，C是无量纲系数。动力学湍流粘性系数则为绝大多数的动能包含在最大的那群涡里面，湍流的特征长度就是那些和平均流动相互作用的这些涡的特征尺度。我们可以试图将涡

ICDATZ·2019-07-22 17:03

Python每日一记112>>>matplotlib次坐标轴和翻转坐标轴

因为量纲不同我们需要用到次坐标轴，因为想要表达方式不同我们需要用到翻转坐标轴，因为就学习了一下1、次坐标轴这里需特别注意，纵坐标的次坐标用twinx()，横坐标的次坐标用twiny()importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx

教练我想学编程·2019-07-19 23:06

python数据预处理之数据标准化的几种处理方式

数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。

泛泛之素·2019-07-17 11:28

Python建模复习：描述性数据挖掘

要样本点的密度大于某阈值，则将该样本添加到最近的簇中DBSCAN算法：能处理任意形状和大小的簇层次聚类，需要对变量进行标准化，不同量纲区别需要处理单一链结法：将新划分的组中单一事件与其他事件之间距

啾啾二一·2019-07-10 20:43

20190701——波士顿房价预测

流程分析获取数据集划分数据集特征工程：无量纲化——标准化预估器流程fit（）coef_intercept_模型评估fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn

宫城诗·2019-07-01 14:31

AI项目流程

存储数据csv、excel、json、mysql二、数据清洗和数据预处理单变量探索多变量探索缺失值处理：删除或填充构造特征变量特征工程：从已有的数据中构造出对目标变量有强影响力的特征变量标准化和归一化：无量纲化独热编码

Lucky_JimSir·2019-06-25 23:07

sklearn数据预处理：归一化、标准化、正则化

归一化1、把数据编程（0,1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0-1范围内处理，更加便捷快速2、把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算方式，即将有量纲的表达式，经过变换

老三是只猫·2019-06-17 19:09

NumPy数据的归一化

在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上。

Geeksongs·2019-06-13 16:00

机器学习(补充知识)之归一化与标准化的概念和区别

2)把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。3)归一化方法:min-max标准化:,结果映射到[0,1]区间平均归一化:,的均值为0,结

Zkangsen·2019-05-24 22:25

sklearn中的数据预处理

**sklearn中preprocessing数据预处理**1.数据无量纲化1.1归一化：#归一化，将数据压缩，默认是[0,1]fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerimportpandasaspdimportnumpyasnpdata

MrWanC·2019-04-27 21:18

数据标准化，中心化，归一化

标准化大型数据分析项目中，数据来源不同，量纲及量纲单位不同，为了让它们具备可比性，需要采用标准化方法消除由此带来的偏差。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。

no-col·2019-04-21 16:50

数据标准化(归一化)