MinMaxScaler

sklearn特征缩放（feature scaling）[MinMaxScaler, standardization]

MinMaxXScale也称normalizationclasssklearn.preprocessing.MinMaxScaler
墨氲·2018-09-25 09:14

机器学习中数值型特征做特征归一化

今天去某外卖平台面试机器学习算法工程师，二面时面试官问到数值型特征工程，提到归一化，按常规想法就是MinMaxScaler或Zscore。
河南骏·2018-07-30 20:43

机器学习中数值型特征做特征归一化

今天去某外卖平台面试机器学习算法工程师，二面时面试官问到数值型特征工程，提到归一化，按常规想法就是MinMaxScaler或Zscore。
河南骏·2018-07-30 20:43

pyspark特征工程常用方法（一）

本文记录特征工程中常用的五种方法：MinMaxScaler，Normalization，OneHotEncoding，PCA以及QuantileDiscretizer用于分箱原有数据集如下图：1.MinMaxScalerfrompyspark.ml.featureimportMinMaxScaler
诗蕊·2018-07-11 00:00

Python数据预处理—归一化，标准化，正则化

Python数据预处理—归一化，标准化，正则化关于数据预处理的几个概念归一化(Normalization)：属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler
游骑小兵·2018-06-23 21:44

python 数据标准化常用方法，z-score\min-max标准化

对应的标准化预处理类：classpreprocessing.StandardScaler(copy=True,with_mean=True,with_std=True)：classpreprocessing.MinMaxScaler
IT界的小小小学生·2018-06-12 17:37

【学习摘录】机器学习特征选择

（一）预处理：1无量纲化：1.1区间缩放fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#区间缩放，返回值为缩放到[0,1]区间的数据MinMaxScaler().
jone5679·2017-03-11 00:00

Sklearn-preprocessing.scale/StandardScaler/MinMaxScaler

标准化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。这样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0-1标准化和Z标准化0-1标准化(0-1normalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据
Cherzhoucheer·2017-02-20 12:30

Sklearn-preprocessing.scale/StandardScaler/MinMaxScaler

标准化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。这样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0-1标准化和Z标准化0-1标准化(0-1normalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据
Cherzhoucheer·2017-02-20 12:30
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