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Python中归一化特征到一定数值区间的函数——MinMaxScaler()
使用MinMaxScaler()需要首先引入包sklearn， MinMaxScaler()在包sklearn.preprocessing下 可以将任意数值归一化处理到一定区间。 MinMaxScaler()函数原型为： sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True) 其中feature_range表示归一化范围。copy默认为Trpython库——sklearn
python库——sklearn 本博客将持续保持更新！！！ 前言 sklearn是一个无论对于机器学习还是深度学习都必不可少的重要的库，里面包含了关于机器学习的几乎所有需要的功能，因为sklearn库的内容是如此之多以至于一开始就从宏观层面展开的话很可能会使初学者感到困惑和恐惧。相反的，本文不会先python归一化函数MinMaxScaler的理解
""" python归一化函数MinMaxScaler的理解 class sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=0, 1, *, copy=True) """ from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np x = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0P9 归一化以及标准化对比
http://bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=9 Python程序举例： """ 对数据进行归一化处理 """ from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler def mMinMaxScaler(): """ 对数据进行归一化处理 :return: &qu理解 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler
公式 非常有用的工具，可以把数据集的不同特征缩放到固定范围。 先从简单的说起，[0,1]缩放，公式 \(X_{scaled} = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}\) MinMaxScaler可以缩放到任意范围[MIN,MAX]，因此更一般化的公式是 \(X_{std} = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}\) \(X_{scaled} =