资料里说数据集进行标准化之后的均值是0,但实际运行出来不是0,这是为什么
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关注原因：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ret_data.var(axis=0)计算标准化后数据的均值和方差。
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- 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
- 2022-09-23 22:37回答 2 已采纳 可以用python的pandas的dataframe结构去处理，不管你的数据是在sql中，还是在excel，json，csv，tsv等等不同的地方，或者说实在程序运行过程中产生的，没有额外存储的别的地
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- 2023-03-01 11:12回答 1 已采纳 如果有帮到你，请采纳一下~ import time import tkinter as tk from tkinter import messagebox class SortingAlgori
- 2023-02-28 12:34回答 3 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ要实现一个基数排序的UI界面程序，需要以下几个步骤： 设计UI界面：可以使用Python的GUI库（如Tkinter、PyQt、wxPython等）进行设计，添加输入框、按
- 2022-02-19 20:05Camile8的博客 数据极可能有噪音，不完整等缺陷，需要对数据进行数据标准化，方法有min-max 标准化，z-score 标准化，修正的标准z-score。 第三步：特征值数据转换 将数据提取特征使这些数据符合特定数据挖掘算法的分析模型...
- 2023-03-15 15:22回答 2 已采纳 针对您的问题，您可以按照以下步骤进行每一组数据的标准化： 将数据按照组别分组，可以使用pandas库中的groupby()函数。 import pandas as pd # 假设数据存储在DataF
- 2022-07-13 11:26回答 2 已采纳 队列： 代码如下： class Queue: def __init__(self): self.s = [] def pop(self): va
- 2021-11-02 21:07回答 1 已采纳 import numpy as np z＝np.ones((9，),dtype="int64") Z=z.reshape(3,3) Z[2][3]＝1 如果报错，可能我的是中文输入的。请改成英文。手
- 2021-12-03 22:21chaser&upper的博客 Jupyter notebook可以安装Python库 Jupyter notebook可以导出HTML文件 Jupyter notebook可以将文件分享给他人 right_answers: Jupyter notebook可以将文件分享给他人 2.在Jupyter notebook的命令模式下，要查看所有...
- 2022-03-02 23:00回答 1 已采纳 算法是算法，机器学习是机器学习，机器学习里的一些策略方法会用到算法来优化。机器学习的理论有的比较晦涩，而算法的原理往往简单易懂，一般机器学习需要用到最优化方面和概率方面的优化算法
- 2024-03-17 23:42GG向前冲的博客 一般所收集到的数据都需要进行数据标准化，因为在数据集中存在许多量纲不同的指标，比如在学生体质数据集中，包含身高（cm）、体重（kg）等身体指标，可以发现两组指标的数据量纲不一致，指标之间的性质、量纲、数量...
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