【机器学习】最小最大值归一化,标准化,PCA白化,ZCA白化

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【机器学习】最小最大值归一化,标准化,PCA白化,ZCA白化

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这段内容主要讨论了归一化的目的和两种类型的归一化方法。归一化是为了确保在梯度下降过程中,不同维度的参数以相似的幅度调整,避免因数据尺度差异导致的优化问题。文中提到了最大值最小值归一化和标准归一化,后者更不易受到离群值的影响,并且可以使数据符合正态分布。通过Python代码示例展示了如何使用`StandardScaler`进行标准归一化。
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【4月更文挑战第30天】本文探讨了主成分分析(PCA)在高维数据降维中的应用。PCA通过线性变换找到最大化方差的主成分,从而降低数据维度,简化存储和计算,同时去除噪声。文章介绍了PCA的基本原理、步骤,强调了PCA在数据降维、可视化和特征提取上的优势,并提供了Python实现示例。PCA广泛应用在图像压缩、机器学习和数据分析等领域,但降维后可能损失解释性,需注意选择合适主成分数量及数据预处理。
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