資料規範化

資料歸一化是指把資料壓縮到[0,1]的區間內。

sklearn.preprocessing.minmaxscalar

將資料壓縮到min到max組成的區間，並使其結果落在0到1的範圍內。 x=

x−mi

nmax

−min

sklearn.preprocessing.standardscalar

將資料轉換為均值為0，方差為1的標準正態的資料。

在業務上，我們可能遇到不同量綱，不同數量級的資料，我們用這樣規範化的方式將它們的單位去掉，既方便了我們理解，也方便了後續的計算。

涉及優化的模型

資料規範化

資料分析之前，我們通常需要先將資料標準化 normalization 利用標準化後的資料進行資料分析。資料標準化也就是統計資料的指數化。資料標準化處理主要包括資料同趨化處理和無量綱化處理兩個方面。資料同趨化處理主要解決不同性質資料問題，對不同性質指標直接加總不能正確反映不同作用力的綜合結果，須先考慮...

資料規範化

資料轉化 資料離散化 資料擴充 資料合併與拆分 資料轉化 這部分的目的較多，如分類變數賦值後可以使用更多的分析方法 連續變數轉化為分類變數是因為各人群之間的差異並不大，可以進行分組 標準化的目的是為了消除各變數之間的資料量綱 資料一般化的目的是將同連續變數轉化為分類變數的目的，不需要針對細分的分類進...

資料庫規範化

規範化 normalization 是資料庫系統設計中非常重要的乙個技術。資料庫規範化能夠讓資料庫設計者更好地了解組織內部當前的資料結構，最終得到一系列的資料實體。資料庫規範化通過對資料庫表的設計，可以有效降低資料庫冗餘程度。在進行資料庫規範化的時候，我們有一系列的步驟需要遵循。我們把這些步驟稱作正...