x′=x|max| 优点:所有数据落在[-1,1]区间,且保持数据原有的分布结构; 优点:可以用于稀疏数据。 四、RobustScaler针对离群点 在需要考虑异常值的分析中,可以采用该方法对数据进行标准化处理。
TensorFlow Datasets (TFDS)是一个为机器学习模型提供标准化数据集的库。它不仅支持 TensorFlow,也可以与其他框架(例如 PyTorch)一起使用。TFDS 提供了一个一致的 API 来访问广泛的标准数据集,同时支持自动下载、预处理和缓存。 TFDS 的核心目标是减少数据集准备的繁琐操作,帮助用户专注于模型开发,而不是数据处理。无...
标准化(Standardization):将数据按照比例进行缩放,不改变数据的原始分布,使得不同的变量经过标准化处理后可以有平等分析和比较的基础。缩放后的数据均值为0,方差为1。但并不是标准正态分布。 归一化(Normalization):中心化和标准化基本一样,都是要把数据缩放到某个范围里。归一化通常有两种做法: min-max 归一化的...
利用sklearn进行数据预处理 小结 四、数据标准化 不同特征之间往往具有不同的量纲,由此造成数值间的差异很大。因此为了消除特征之间量纲和取值范围的差异可能会造成的影响,需要对数据进行标准化处理。 1.离差标准化数据 离差标准化是对原始数据所做的一种线性变换,将原始数据的数值映射到[0,1]区间。 数据的离差标准...
主要内容: 数据预处理的必要性 数据清洗 数据集成 数据标准化 数据规约 数据变换与离散化 利用sklearn进行数据预处理 小结 四、数据标准化 不同特征之间往往具有不同的量纲,由此造成数值间的差异很大。因此为了消除特征之间量纲和取值范围的差异可能会造成的影响,需要对数据进行标准化处理。 1.离差标准化数据 离差标准...