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转载自：https://blog.csdn.net/zzc15806/article/details/80712320 数据标准化是机器学习、数据挖掘中常用的一种方法。包括我自己在做深度学习方面的研究时，数据标准化是最基本的一个步骤。数据标准化主要是应对特征向量中数据很分散的情况，防止小数据被大数据（绝对值）吞并的情况。另外，数据标准化也有加速训练，防止梯度爆炸的作用。下面是从李宏毅教授视频中截下来的两张图。 左图表示未经过数据标准化处理的loss更新函数，...
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.externals import joblib scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaler_model = scaler.fit(data) #模型保存 joblib.dump(scaler_model, "scaler.model") #模型获取 scaler = joblib.load('scaler.model') data_scaled = scaler.transform(data)
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_40304090/article/details/90597892 data_te = stdScale.transform(data_te1) ## 将规则应用于测试集 这样做，问题挺大
在训练集和测试集数据预处理时，需要对数据进行标准化 训练集使用fit_transform 测试集使用transform 例如： StandardScaler类是一个用来讲数据进行归一化和标准化的类1 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 2 ss_x = StandardScaler() 3 x_train = ss_x.fit_transform(x_train) 4 x_test = ss_x.transform(x_test)transform和fit_transform的区别 标准化公式 fit_transform方法是fit和transform的结合，fit_transfo...
数据挖掘-数据标准化 python实现 数据标准化 数据是 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # -*-coding:utf-8-*-"""Author: ThinkgamerDesc:代码4-1 Python实现标准化方法 """ import numpy as np import mathclass DataNorm:def __init__(self):self.arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]self.x_max = max(self.arr) # 最大值self.x_min = min(self.arr) # 最小值self.x_mean = sum(self.arr) / len(self.arr) # 平均值self.x_std = np.s...