数据归一化,标准化,正则化

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379

http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/data-normalization/

http://www.csuldw.com/2015/11/15/2015-11-15%20normalization/

http://blog.csdn.net/Dream_angel_Z/article/details/49406573

http://blog.csdn.net/ding89629/article/details/7410191

http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/preprocessing.html#preprocessing-normalization

http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#scaling-data-with-outliers

时间: 2024-12-17 14:18:05

数据归一化,标准化,正则化的相关文章

数据归一化/标准化

''' [课程2.3] 数据归一化/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. 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和加权 最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上 0-1标准化 / Z-score标准化 ''' import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pypl

关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle

[Scikit-Learn] - 数据预处理 - 归一化/标准化/正则化

reference: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1

使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle

机器学习数据预处理——标准化/归一化方法总结

通常,在Data Science中,预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化.这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明,主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括,以来充当笔记. 首先,我要引用我自己的文章Feature Preprocessing on Kaggle里面关于Scaling的描述 Tree-based models doesn't depend on scaling Non-tree-based models hugely depend on scaling 一

转:归一化与正则化

正则化.归一化含义解析 2012-12-29 正则化(Regularization).归一化(也有称为正规化/标准化,Normalization)是对数据尽心预处理的方式,他们的目的都是为了让数据更便于我们的计算或获得更加泛化的结果,但并不改变问题的本质,下面对他们的作用分别做一下科普,如有不正确之处,求指正! 前言 需要注意的是,这些名词在不同的领域含义也有点区别,这里仅仅指的是在进行机器学习研究的时候所使用的意义. 一.正则化(Regularization) 李航博士在<统计学习方法>中提

数据归一化的两种常用方法

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为样本数据的最大

数据归一化

数据归一化 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,一般为0到1之间.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和加权. 常见的数据归一化的方法有: 1.min-max标准化(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为样本数据的最小值.这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义. 2.

数据归一化和两种常用的归一化方法

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为样本数据的最大