一组descriptors在什么时候数据要使用标准化（标准化给定数据集中所有数值属性的值到一个0均值和单位方差的正态分布），什么是时候要使用规范化啊（压缩到[0,1]）？
还有对于分类变量（比如酸碱）要怎么处理呢？
什么时时候数据使用标准化，什么时候数据使用中心化？
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- 2018-01-12 08:14回答 3 已采纳 或者 x' = x/ max(fabs(x)) ； 或者 x' = 2 * ( x - ( max(x) + min(x) ) * 0.5 ) / ( max(x) - min(x))， 但是
- 2022-01-31 20:47回答 1 已采纳 快速聚类，不需要对变量进行标准化的，但仍然推荐进行标准化。 层次聚类，必须进行标准化，因为各变量的量纲会有差异。简单的说，第一列数据的单位是 万元，第二列数据的单位是 元，如果不做标准化第一列就会被忽
- 2020-01-15 21:44回答 3 已采纳 vue的本身功能之一就是可以把模板中表单元素的value与vue中的数据对象进行双向绑定，当表单元素的value改变，vue中的数据对象会自动更新。 这个vue的数据对象本身就是序列化对象，也就不需
- 2020-12-27 11:58IT农民工1的博客 公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容作者：小一来源：小一的学习笔记今天说一个比较重要的内容，无论是在算法建模还是在数据分析都比较常见：数据归一化和标准化。开始之前，请你先把网上看...
- 2018-12-07 02:54回答 1 已采纳 这个要看你什么类型的数据，如果你有多批数据，并且各自归一化，那么它们之间的关联就被破坏了。另一个要考虑的是精度的问题，一些噪声数据如果偏离比较远，而你的精度不够，那么归一化会损失精度。
- 2022-05-25 22:36回答 1 已采纳 原因：因为transfer.mean_和transfer.var_是transfer针对训练集学习到的均值和方差，并不是标准化后数据的均值和方差。解决：使用ret_data.mean(axis=0)和
- 2022-05-25 22:30回答 1 已采纳 因为你输出的不是 标准化之后数据 ret-data 的均值和方差
- 2022-09-29 10:39玛卡巴卡1020的博客 当数据(x)按均值(μ)中心化后，再按标准差(σ)缩放，数据就会服从均值为0，方差为1的正态分布（即标准正态分布），这个过程叫做数据标准化。这就是均值方差归一化，这样处理后的数据将符合标准正态分布，常用在一些...
- 2022-10-28 12:14回答 3 已采纳 全局变量、静态变量默认声明时就被初始化0了。其余局部变量除了数组、结构体，很少需要初始化0的，例外的如int sum=0;sum用作求和时，初始化零比较好。
- 2022-11-23 14:50回答 2 已采纳 可以查看手册：c语言-初始化 中的内容
- 2022-12-29 15:04回答 2 已采纳 那是因为各个省后面要加上省 或者市，获取的数据里面没有：几个自治区的我没有弄，相信你会弄了 from pyecharts.charts import Map from pyecharts impor
- 2020-04-03 21:20芒果冰麦的博客 如果数据未标准化（例如，数据集特征之间相差的数量级较大时），很多算法的表现性能不佳。 首先理解方差、标准差和均方根误差的区别 方差(variance) 衡量随机变量或一组数据的离散（偏离）程度 概率论中，方差是...
- 2021-09-28 14:05回答 2 已采纳 修改如下，供参考： #include<stdio.h> #include<malloc.h> typedef struct LNode { int data;
- 2023-05-20 11:51玫川绔紫的博客 综上所述，归一化、中心化、标准化和正则化是数据处理和特征工程中常用的转换技术，它们的目的和效果有一些差异，根据具体任务和需求选择适当的方法。L1正则化：通过向模型的损失函数添加L1范数项，使得模型的权重...
- 2021-12-22 11:27nVisual的博客 所有行业的工业组织都在生产和使用大量数据，因此需要数据中心来运行其业务，新冠疫情为数字化转型铺平了道路，数字能力将越来越成为经济弹性的晴雨表，能够在新冠疫情危机之后蓬勃发展的行业是那些能够完全数字化的...
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