...StandardScaler原理:将所有数据转换为均值为0,方差为1的状态。...transform()和fit_transform()二者的功能都是对数据进行某种统一处理(比如标准化~N(0,1),将数据缩放(映射)到某个固定区间,归一化,正则化等)fit_transform(trainData...如果为False,则尽量避免复制,而改为就地缩放。这并不能保证总是有效...
poly_reg.fit_transform(x)原理 poly_reg.fit_transform(x)是在使 用sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures类时调用的一个方法，主要用于将输入变量转换为多项式特征空间。在机器学习中，特别是在多项式回归中，这个步骤是为了构建更高次幂的特征以适应数据中的非线性关系。详细分析如下：1.初始化PolynomialFeatures ...
我是这样理解的:在回归/分类模型里,fit训练数据,predict测试数据。而在preprocess中,有的处理过程是需要从训练集数据中获得信息,比如LDA、PCA,此时就需要fit_transform训练数据,transform测试数据;但是有的preprocess根本不需要从训练数据中获得信息,比如多项式变换,因此fit就没有用,直接transform训练集和数据集都可以。
具体而言,poly_reg.fit_transform(x)的原理是先将原始的特征矩阵x进行多项式转换,然后再进行数据的拟合。这个过程主要由两个步骤组成:在特征矩阵x中添加多项式特征;然后,在特征矩阵中进行拟合。 在添加多项式特征时,PolynomialFeatures类会根据指定的次数n,对原始的特征进行组合,生成新的多项式特征。如果原始特征为x = ...
标准化/归一化的数学原理及其代码实现 参考文章:ML之FE:数据处理—特征工程之特征三化(标准化【四大数据类型(数值型/类别型/字符串型/时间型)】、归一化、向量化)简介、代码实现、案例应用之详细攻略 StandardScaler函数的的简介及其用法 注意事项:在机器学习的sklearn.preprocessing中,当需要对训练和测试数据进行标准化...
...) 12.4.1 原理 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis:LDA)有监督降维,寻找降维矩阵,投影后同类数据尽可能聚集在一起,不同类分开明显。...这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。...浮动在0和1之间:固定收缩参数。 如果使用协方差估计器,这应该保留为无。请注...
1107 ArrayList实现原理(JDK1.8) 2019-11-30 19:14 −### ArrayList实现原理(JDK1.8)  ``` java public class ArrayLis... 杨小格子 3 11922 <1>...
简单解释 Transform是在神经网络之后又发展的一个比较流行的深度模型,今天就给大家解释一下这个模型的原理。首先先抛出一个问题?神经网络有哪些缺点,或者是LSTM有什么不足之处,以至于让我们又发展了Transform这个深度模型?在这里我自己总结出了几点: 1、 难解释性,神经网络的一个通病,做出来的好坏都比较难解释, 2、...
1.前言 因为实习所以开始学习springboot了,在此不简述springboot的原理,只是介绍springboot框架下建的包的结构及其作用 2.springboot框架 2.1层结构及包结构 1.entity层(或dto层):建entity包(或dto包) 2.dao层(或mapper层):建dao包(或mapper包),在resource包下的建的mapper包 3.service层:建... ...