摘要： 前言： 本文主要是介绍下在一个实际的机器学习系统中，该怎样对数据进行预处理。个人感觉数据预处理部分在整个系统设计中的工作量占了至少1/3。首先数据的采集就非常的费时费力，因为这些数据需要考虑各种因素，然后有时还需对数据进行繁琐的标注。当这些都有了后，就相当于我们有了元素的raw数据，然后就可以进行下面的数据预处理部分了。本文是参考的UFLDL网页教程：Data Preprocessing，在该网页的底部可以找到其对应的中文版。 基础知识： 一般来说，算法的好坏一定程度上和数据是否归一化，是否白化有关。但是在具体问题中，这些数据预处理中的参数其实还是很难准确得到的，当然了，除非你对对应... 阅读全文