version：python 3.6
環境：anaconda/jupyterlab 0.27.0
作業系統：windows 10
資料處理時經常用到資料歸一化和標準化，但是乙個資料集，不同字段之間的量綱和資料大小分布不一致。所以需要按列歸一化，而不是直接對所有資料歸一化。
下面是我寫的函式，可以直接呼叫：
def minmax_scale(data):
for col in feature_list:
max = data[col].max()
min = data[col].min()
mean = data[col].mean()
if max > min:
else:
data[col] = (data[col] / float(max)).fillna(mean)
return data
資料歸一化
近來，在網上搜了很多關於資料歸一化的帖子，看了太多，很雜，這裡整理總結一下 歸一化是一種資料預處理方法，就是要把你需要處理的資料經過處理後 通過某種演算法 限制在你需要的一定範圍內，為了後面資料處理的方便，其次是保正程式執行時 收斂加快。比如說，對於奇異樣本資料 所謂奇異樣本資料資料指的是相對於其他...
資料歸一化
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資料歸一化
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