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sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

news 2026/2/9 2:22:22

文章目录

        • 数据标准化的原因
        • 作用
        • 归一化
          • 最大最小归一化
          • 针对规模化有异常的数据
        • 标准化
          • 线性比例标准化法
          • log函数标准化法
        • 正则化Normalization
        • 标准化的意义

数据标准化的原因
  1. 某些算法要求样本具有零均值和单位方差；

需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响：

① 数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位；

② 数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；

③ 依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。

在不同的问题中，标准化的意义不同：

（1）在

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postgresql|数据库|只读用户的创建和删除（备忘）

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push [特殊字符] present

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一、Redis的起源与发展 Redis最初由意大利程序员Salvatore Sanfilippo在2009年开发&#xff0c;其初衷是为了满足他自己的一个项目需求&#xff0c;即需要一个高性能的键值存储系统来解决传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈。随着项目的开源&#xff0c;Redis凭借其简单易用、…...

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