归一化(Normalization)：将一列数据变化到某个固定区间(范围)中，通常，这个区间是[0, 1]，广义的讲...
2)MinMaxScaler工具,是把特征的值压缩到给定的最小值和最大值之间,通常在0和1之间,有负值的话就是-1到1,因此也叫归一化。归一化不会改变数据的分布状态。在sklearn中,通过MinMaxScaler进行标准化缩放。某些模型,比如神经网络,就非常喜欢归一化之后的特征数据。3)RobustScaler工具,基于百分位数的缩放,这个过程消除了...
#小曾曾读书笔记《数据分析:企业的贤内助》:SWOT分析和内外因素评价矩阵适用于1个备选方案。企业面临多个备选方案时,就可以用层次分析法。步骤如下: 1、建立层次结构模型:类似神经网络,确定准则层和方案层; 2、构造准则层两两比较矩阵:两两比较根据优先级打分; ...
归一化(Normalization):将一列数据变化到某个固定区间(范围)中,通常,这个区间是[0, 1],广义的讲,可以是各种区间,比如映射到[0,1]一样可以继续映射到其他范围,图像中可能会映射到[0,255],其他情况可能映射到[-1,1]。 1. 公式 2. 实现 自己实现: defnormalization(X):"""X : ndarray 对象"""min_=X...