机器学习随笔

机器学习随笔

特征工程

特征归一化

线性函数归一化 (Min-Max Scaling)

它对原始数据进行线性变换,使结果映射到[0, 1]的范围,实现对原始数据的等比缩放。

其中X为原始数据,Xmax、Xmin分别为数据最大值和最小值。

零均值归一化 (Z-Score Normalization)

它会将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上。具体来说,假设原始特征的均值为u、标准差为σ,那么归一化公式定义为

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