分类：数据标准化

2022
04-12

Python数据标准化的实例分析

说明1、将原始数据转换为均值为0，标准差在1范围内。2、对标准化而言：如果出现异常点，由于有一定数据量，少量异常点对平均值的影响不大，因此方差变化不大。实例defstand_demo():"""标准化:return:"""#1.获取数据data=pd.read_csv('dating.txt')data=data.iloc[:,:3]print('data:\n',data)#2.实例化一个转换器类transfer=StandardScaler()#3.调用fit_transform()data_new=t... 继续阅读 >

2021
07-01

使用pandas模块实现数据的标准化操作

如下所示：3σ原则(u-3*σ,u+3*σ)离差标准化(x-min)/(max-min)标准差标准化(x-u)/σ小数定标标准化x/10**kk=np.ceil(log10(max(|x|)))1.3σ原则u均值σ标准差正太分布的数据基本都分布在（u-3σ,u+3σ）范... 继续阅读 >

2021
05-20

r语言-如何将数据标准化和中心化

中心化和标准化意义一样，都是消除量纲的影响中心化：数据-均值标准化：(数据-均值）/标准差数据中心化：scale(data,center=T,scale=F)数据标准化：scale(data,center=T,scale=T)或默认参数scale(data)scale方法中的两个参数center和scale的解释：1.center和scale默认为真,即T或者TRUE2.center为真表示数据中心化3.scale为真表示数据标准化补充：R语言对数据进行标准化处理有时候，在分析数据时，需要对数据进行直线转换，也就是... 继续阅读 >

2021
03-29

Python3 常用数据标准化方法详解

数据标准化是机器学习、数据挖掘中常用的一种方法。包括我自己在做深度学习方面的研究时，数据标准化是最基本的一个步骤。数据标准化主要是应对特征向量中数据很分散的情况，防止小数据被大数据（绝对值）吞并的情况。另外，数据标准化也有加速训练，防止梯度爆炸的作用。下面是从李宏毅教授视频中截下来的两张图。左图表示未经过数据标准化处理的loss更新函数，右图表示经过数据标准化后的loss更新图。可见经过标准化后的数据更容... 继续阅读 >