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RSS订阅原创 机器学习中数据标准化相关方法
拿到一批原始数据后，经过对缺失值的填补、异常值的处理以及组合型数据的生成，可以得到一份较为完整的数据集。但是不同指标具有不同的性质（连续、离散）和不同的数量级，直接进行训练会削弱数量级较低数据带来的影响，所以还需要对数据进行标准化处理（目标值通常不需要缩放），才能让数据可以投入训练。数据标准化就是把有量纲的数据变成无量纲的数据，把量级不同的数据处理到同一个量级，从而让不同纬度的数据之间具有可比性，对于机器学习来说，用来提升模型的预测效果。具体常用的标准...
2021-12-03 16:06:05
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原创 一维数组间皮尔逊相关系数
皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），用来验证两个变量之间的相关性，范围在-1到1之间。计算公式：相关系数的性质： 1. r的取值范围是[-1, 1]： a.若0<r<=1, 表明x与y之间存在正线性相关关系； b.若-1<=r<0, 表明x与y之间存在负线性相关关系； c. 若r=+1,...
2021-11-26 15:25:01
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空空如也
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