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。

ma_no_lo

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拓端数据部落

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22天前

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爱吃糖的范同学

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【5月更文挑战第15天】【机器学习】K-means算法与PCA算法之间有什么联系？

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梦回故国楼台梦

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【Python 机器学习专栏】PCA（主成分分析）在数据降维中的应用

【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。

梦回故国楼台梦

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梦回故国楼台梦

22天前

机器学习/深度学习数据采集算法

【Python机器学习专栏】数据标准化与归一化技术

【4月更文挑战第30天】在机器学习中，数据预处理的两大关键步骤是标准化和归一化，旨在调整数据范围以优化算法性能。标准化将数据缩放到特定区间，如[-1, 1]或[0, 1]，适合基于距离的算法，如KNN、SVM。归一化则将数据线性变换到[0, 1]，保持相对关系。Python中可使用`sklearn.preprocessing`的`MinMaxScaler`和`StandardScaler`实现这两种操作。选择哪种方法取决于数据分布和算法需求。预处理能提升模型理解和性能，增强预测准确性和可靠性。

梦回故国楼台梦

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m0_黎明

22天前

机器学习/深度学习算法数据可视化

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m0_黎明

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