2024年11月9日
数据缩放方法总结
摘要： 数据缩放（Data Scaling）是数据预处理的一种重要方法，用于将不同取值范围的特征值调整到统一的范围，从而提高机器学习模型的性能和稳定性。本文将总结常见的数据缩放方法，并分析它们的优缺点及适用场景。 1. 均值归一化（Mean Normalization）：将数据缩放到[-1,1]的范围内，使 阅读全文
posted @ 2024-11-09 14:20 夕月一弯 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑