Z-score标准化后新变量的均值是0,标准差是1。 C.Z-score标准化不需要事先知道数据的分布 D.[0,1]标准化对异常值不敏感 解释: 正确答案是B选项。Z-score标准化(Standardization)。这种方法同时将数据做了“中心化”和将数据按比例进行了缩放。新变量的均值为0,标准差为1。 同一种标准化的两个名字而已?
可以的,可以将其标准化,不过z转换是一种线性转换,转换后所得分数的分布与原分布相同,也就是所得z分数仍然是非正态的,这一点需要特别注意.如果你想要得到正态分布的z分数,那你可以选择先将此数据转化为正态分布下的数据,然后再求z标准分,这时候的数据可以直接对照正态分布表. 解析看不懂?免费查看同类题视频解...
标准化Zi=Xi−E(X)(Var(X))=xi−μxσx∼Norm(0,1)是基于标准分布的
训练出的模型是由z-score标准化后的训练数据训练的，所以在预测(测试)时要将测试数据经过同样的变换后...
可以的,可以将其标准化,不过z转换是一种线性转换,转换后所得分数的分布与原分布相同,也就是所得z分数仍然是非正态的,这一点需要特别注意.如果你想要得到正态分布的z分数,那你可以选择先将此数据转化为正态分布下的数据,然后再求z标准分,这时候的数据可以直接对照正态分布表. 解析看不懂?免费查看同类题视频解...
可以的，可以将其标准化，不过z转换是一种线性转换，转换后所得分数的分布与原分布相同，也就是所得z分数仍然是非正态的，这一点需要特别注意。如果你想要得到正态分布的z分数，那你可以选择先将此数据转化为正态分布下的数据，然后再求z标准分，这时候的数据可以直接对照正态分布表。
非正态分布数据,可以进行Z-score标准化吗?比如这样的一组数据~ 答案 可以的,可以将其标准化,不过z转换是一种线性转换,转换后所得分数的分布与原分布相同,也就是所得z分数仍然是非正态的,这一点需要特别注意.如果你想要得到正态分布的z分数,那你可以选择先将此数据转化为正态分布下的数据,然后再求z标准分,...
可以。假装他是正态分布就可以了。理论只是一种假设。
标准化Zi=Xi−E(X)(Var(X))=xi−μxσx∼Norm(0,1)是基于标准分布的
可以。假装他是正态分布就可以了。理论只是一种假设。