数据标准化-对数处理

一直在思考在对数据进行处理时，对数化比如 log2或者是log10处理的目的，感觉下面的说法很有道理：

Log transformation is just one way to make the skewed distribution less skewed. For parametric statistical methods,

it helps to satisfy the assumption of inferential statistics. For non-parametric methods, it does not matter if the data

is skewed or not. Log is not the only way to make the transformation, box-cox method could help you find the best

transformation for your data. however log is indeed the most powerful one.

时间： 2024-12-28 23:07:28

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转：数据标准化/归一化normalization

转自:数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法.离散参考[数据预处理:独热编码(One-Hot Encoding)]. 基础知识参考: [均值.方差与协方差矩阵] [矩阵论:向量范数和矩阵范数] 数据的标准化(normalization)和归一化 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.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

数据标准化

从广义上来讲,数据标准化的过程可以看作是业务系统内部或业务系统之间,乃至整个数据治理系统中的一个"语言"统一的过程. 只有语言统一,才能让同一业务系统或者不同业务系统之间有了对话.调用.通信的可能,从而保证使用的都是特定的某一个方言. 同样,数据标准化的过程反映程序及系统设计或架构级别时,就可以看作连接程序.机器.用户的一个枢纽,通过标准化让程序.机器.用户都明白某一个词素的确切含义,如果引入新系统或者新架构时又可以根据数据库中的信息进行对照从而确定是否有该词素,如果没有进行相应添加或

数据标准化（归一化）处理

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.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.以下是两种常用的归一化方法: 一.min-max标准化(Min-Max Normalization) 也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 - 1]之间.转换函数如下: 其中max为样本数据的

[转] [机器学习] 常用数据标准化（正则化）的方法

数据正则化 目的:为了加快训练网络的收敛性,可以不进行归一化处理 源地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8808cae20102vg53.html 而在多指标评价体系中,由于各评价指标的性质不同,通常具有不同的量纲和数量级.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,相对削弱数值水平较低指标的作用.因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理. 目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型

数据标准化：数据资产化从0到1的起点

随着信息社会不断向纵深发展,数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升.管理大师汤姆·彼得斯早在2001年就指出:"一个组织如果没有认识到管理数据和信息如同管理有形资产一样极其重要,那么它在新经济时代将无法生存."当前,数据的战略价值已得到广泛重视,数据治理能力也成为了衡量一个地区经济社会发展水平的重要指标.与此同时,加强数据基因密码及数据流动逻辑规则等标准化研究,奠定数据价值且快速提升数据治理能力成为面临最大挑战. 1.标准化水平决定数据价值 当前,我国正在大力推进国家治理体系和治理

数据标准化方法及其Python代码实现

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.目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法.标准差法).折线型方法(如三折线法).曲线型方法(如半正态性分布).不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循. 常见的方法有:min-max标准化(Min-max normalization),log函数转换,atan函数转换,z-score标准化(zero-mena n

sklearn.preprocessing.StandardScaler数据标准化

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39175124/article/details/79463993 数据在前处理的时候,经常会涉及到数据标准化.将现有的数据通过某种关系,映射到某一空间内.常用的标准化方式是,减去平均值,然后通过标准差映射到均至为0的空间内.系统会记录每个输入参数的平均数和标准差,以便数据可以还原. 很多ML的算法要求训练的输入参数的平均值是0并且有相同阶数的方差例如:RBF核的SVM,L1和L2正则的线性回归 sklearn.preproce

Python数据标准化、归一化

在进行数据分析或者机器学习时,通常需要对数据进行预处理,其中主要的步骤就是数据标准化/归一化. 常用的数据标准化和归一化方法主要有: 1. 最大最小标准化 y=(x-min(x))/(max(x)-min(x)),x为一序列,即x={x1,x2,x3......},max(x)为最大值,min(x)为最小值 2. z-score标准化 y=(x-mean(x))/std(x),mean(x)指的是均值,std(x)指的是标准差,结果会形成均值为0,方差为1的序列 3. 直接归一化 y=x/sum

R中，数据标准化方法

标准化方法(Normalization Method)数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间.由于指标体系的各个指标度量单位是不同的,为了能够将指标参与评价计算,需要对指标进行规范化处理,通过函数变换将其数值映射到某个数值区间.一般常用的有以下几种方法.(1) 最小-最大规范化对原始数据进行线性变换.假定MaxA与MinA分别表示属性A的最大与最小值.最小最大规范化通过计算将属性A的值映射到区间[a, b]上的v.一般来说,将最小-最大规范化在用于信用指标数据上,常用的有以下两