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Python 3.5,来自 sklearn 的预处理
df = quandl.get('WIKI/GOOGL')
X = np.array(df)
X = preprocessing.scale(X)
最佳答案
preprocessing.scale() 算法将您的数据放在一个尺度上。这对于大量稀疏的数据集很有帮助。简而言之,您的数据分布广泛。例如 X 的值可能是这样的:
X = [1, 4, 400, 10000, 100000]
稀疏性的问题在于它非常有偏见或在统计术语中是偏斜的。因此,因此,缩放数据会将您的所有值都集中在一个尺度上,从而消除了稀疏性。关于了解它在数学细节上的工作原理,这遵循相同的规范化和标准化概念。您可以对这些进行研究,以详细了解其工作原理。但为了让生活更简单,sklearn 算法会为您做一切!
关于python - preprocessing.scale() 做什么?它是如何工作的?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42325212/
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#define A(a) "str" ## a ## test A(_) 根据 17.6.4.3.5在 C++11 标准中 Literal suffix identifiers that do no
我正在使用sklearn.neural_network.MLPClassifier构建神经网络: clf = sklearn.neural_network.MLPClassifier(hidd
我是一名优秀的程序员,十分优秀!