[机器学习]特征归一化

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为什么要做特征归一化/标准化？

目录 写在前面 常用feature scaling方法 计算方式上对比分析 feature scaling 需要还是不需要 什么时候需要feature scaling? 什么时候不需要Feature Scaling? 小结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 Feature scaling,常见的提法有"特征归一化"."标准化",是数据预处理中的重要技术,有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好.谈到feat

模式识别 - 特征归一化 及 测试 代码(Matlab)

特征归一化 及 测试 代码(Matlab) 本文地址: http://write.blog.csdn.net/postedit/26221235 通过提取视频特征的程序, 从视频数据集中提取特征数据, 使用matlab进行计算每一列的最大值, 并进行列的归一化; 最后存储入txt的文本, 进行后续处理. 代码: %特征处理函数 %By C.L.Wang %本程序是处理特征数据, 包括数据的归一化, 存储最大值向量, 和归一化的矩阵; %并进行测试效果 %数据格式为第1列是标签, 2-end列是特

模式识别 - 特征归一化 及 測试 代码(Matlab)

特征归一化 及 測试 代码(Matlab) 本文地址: http://write.blog.csdn.net/postedit/26221235 通过提取视频特征的程序, 从视频数据集中提取特征数据, 使用matlab进行计算每一列的最大值, 并进行列的归一化; 最后存储入txt的文本, 进行兴许处理. 代码: %特征处理函数 %By C.L.Wang %本程序是处理特征数据, 包含数据的归一化, 存储最大值向量, 和归一化的矩阵; %并进行測试效果 %数据格式为第1列是标签, 2-end列是特

何为优秀的机器学习特征 zz

提供好的特征是机器学习任务中最重要的工作,那么何为优秀的机器学习特征?以及如何高效地组合这些特征? 以二分类问题为例,好的特征具有很好的区分性.例如学习任务是区分两种不同类型的狗:灰猎犬(Greyhound)和拉布拉多犬(Labrador).假设有身高和眼睛的颜色两种特征.一般而言,灰猎犬的平均身高要比拉布拉多犬要高一些,而狗的眼睛的颜色不取决于够的品种,因此可以认为“身高”这个特征就比“眼睛颜色”这个特征更有用,因为“眼睛颜色”这个特征没有告诉我们任何信息. 虽然灰猎犬的平均身高要比拉布拉多犬

第四十九篇 入门机器学习——数据归一化（Feature Scaling）

No.1. 数据归一化的目的 数据归一化的目的,就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上,这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用. No.2. 数据归一化的方法 数据归一化的方法主要有两种:最值归一化和均值方差归一化. 最值归一化的计算公式如下: 最值归一化的特点是,可以将所有数据都映射到0-1之间,它适用于数据分布有明显边界的情况,容易受到异常值(outlier)的影响,异常值会造成数据的整体偏斜. 均值方差归一化的计算公式如下: 均值方差归一化的特点是,可以将数据归一化到均值为

机器学习 特征工程之特征选择

概念 首先看一下维基百科中关于特征选择的介绍: 在机器学习和统计学中,特征选择 也被称为变量选择.属性选择 或变量子集选择 .它是指:为了构建模型而选择相关特征(即属性.指标)子集的过程. 在机器学习中,每个特征对于目标类别的影响并不相同,所以需要从特征集中挑选出一组最具统计意义的特征子集,把其他无用数据删掉,达到降维的目的. 特征选择的目标是寻找最优特征子集.特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目

机器学习特征表达——日期与时间特征做离散处理（数字到分类的映射），稀疏类分组（相似特征归档），创建虚拟变量（提取新特征） 本质就是要么多变少，或少变多

特征表达 接下来要谈到的特征工程类型虽然简单却影响巨大.我们将其称为特征表达. 你的数据并不一定总是理想格式.你需要考虑是否有必要通过另一种形式进行特征表达以获取有用信息. 日期与时间特征: 我们假设你拥有purchase_datetime特征.从中提取purchase_day_of_week与purchase_hour_of_day两项特征可能会更有用.你还可以进行观察聚类以创建诸如purchases_over_last_30_days这类特征. 数字到分类的映射: 假设你拥有years_in

【机器学习】归一化特征值的处理

# -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Ghostviper' """ 归一化特征值 """ from numpy import * def autoNorm(dataSet):     minVals = dataSet.min(0)     maxVals = dataSet.max(0)     ranges = maxVals - minVals     normDataSet = zeros(shape

【Machine Learning】机器学习の特征

绘制了一张导图,有不对的地方欢迎指正: 下载地址 机器学习中,特征是很关键的.其中包括,特征的提取和特征的选择.他们是降维的两种方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features by combinations of the exsiting features.也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射. 特征选择(Feature Selection):choosing a subset of all