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什么是归一问题介绍(归一问题详解:你需要了解的一切)

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归一问题详解:你需要了解的一切

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倪妹巧

归一问题(Normalization problem)指的是在机器学习等领域中,为了保证不同特征之间的比较公平和准确,需要将数值型特征进行标准化处理,使其具有相同的数值范围和均值,使得在不同特征之间的比较更加合理。常见的归一方法有最大最小值归一化、Z-Score标准化等。


最大最小值归一化:将特征值缩放到[0,1]的范围内,公式为:x_norm=(x-x_min)/(x_max-x_min)。


Z-Score标准化:将特征值缩放到均值为0,标准差为1,公式为:x_norm=(x-μ)/σ,其中μ是所有样本的均值,σ为标准差。


归一化方法的选择需要根据实际数据的分布情况来进行选择。归一化处理对于机器学习算法的性能优化有很大作用,可以提高模型的准确率和稳定性。

雪梨数学思维

视频内容:

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