作用：去均值和方差归一化。且是针对每一个特征维度来做的，而不是针对样本。
【注：】
并不是所有的标准化都能给estimator带来好处。
“Standardization of a dataset is a common requirement for many machine learning estimators: they might behave badly if t
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2018-05-10 15:28:00
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标准化数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的
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2023-02-07 05:10:01
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机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或将不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响。一个特例是决策树和树的集成算
原创
2021-01-02 11:26:55
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Scikit-learn 数据预处理之标准化1 声明本文的数据来自网络，部分代码
原创
2023-02-20 16:41:15
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MLP 64,2 preprocessing.MinMaxScaler().fit(X)
test confusion_matrix:
[[129293 2734]
[ 958 23375]]
precision recall f1-score support
0
原创
2023-05-31 10:50:15
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1. 定义与原理
StandardScaler 是 scikit-learn 库中用于数据预处理的一种方法。它通过将特征数据转换为均值为 0、方差为 1 的分布，来实现特征标准化。具体公式为：
\[
x_{scaled} = \frac{x - \mu}{\sigma}
\]
其中，\(\mu\) 表示该特征的均值，\(\sigma\) 表示该特征的标准差。这种标准化可以使各个特征具有相同的尺度，
Having said that, you can query sklearn.preprocessing.StandardScaler for the fit parameters:scale_ : ndarray, shape (n_features,) Per feature relative scaling of the data. New in version 0.17: scale_
原创
2023-05-31 10:43:02
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数据标准化是数据预处理的重要步骤。sklearn.preprocessing下包含 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler三种数据标准化方法。本文结合sklearn文档，对各个标准化方法的应用场景以及优缺点加以总结概括。首先，不同类型的机器学习模型对scaling的依赖如下：Tree-based models doesn’t depend o
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2023-09-06 20:12:55
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尊敬的组织，事情的经过是这样的：。。。。。。自己写了一下归一化函数，跑一个线性神经网络爬出来一坨，想来想去肯定是归一化函数的问题。还是调用方便。
成功解决sklearn.exceptions.NotFittedError: This StandardScaler instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.目录解决问题解决思路解决方法解决问题sklearn.exceptions.NotFittedError: This StandardScaler ...
原创
2021-06-16 22:00:29
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler #数据预处理标准化StandardScaler模型 def test_StandardScaler(): X=[[1,5,1,2,10], [2,6,3,2,7], [3,7,5,6,4,], [4,8,7,8,1]] print("before...
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2019-05-02 11:52:00
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成功解决sklearn.exceptions.NotFittedError: This StandardScaler instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.目录解决问题解决思路解决方法解决问题
原创
2022-03-10 10:52:29
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The preprocessing module provides the StandardScaler utility class, which is a quick and easy way to perform the following operation on an array-like
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2021-06-19 15:37:00
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Sklearn：sklearn.preprocessing之StandardScaler 的transform()函数和fit_transform()函数清晰讲解及其案例应用目录sklearn.preprocessing之StandardScaler 的transform()函数和fit_transform()函数fit_transform函数两者联系sklearn.preprocessing之StandardScaler 的transform()函数...
原创
2021-06-17 11:11:38
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Sklearn：sklearn.preprocessing之StandardScaler 的transform()函数和fit_transform()函数清晰讲解及其案例应用目录sklearn.preprocessing之StandardScaler 的transform()函数和fit_transform()函数fit_transform函数两者联
原创
2022-03-10 10:52:12
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关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization)： 属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外，另一
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2019-08-14 08:42:00
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sklearn：sklearn.preprocessing.StandardScaler函数的fit_transform、transform、inverse_transform简介、使用方法之详细攻略目录StandardScaler函数的的简介及其用法StandardScaler函数的的简介StandardScaler函数的案例应用fit_transform函数...
原创
2021-06-17 11:11:43
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊目录第1章 数据的无量纲处理1.1 概述1.2 量纲化处理的好处1.3 无量纲处理的分类第2章 线性无量纲化2.1 preprocessing.MinMaxScaler2.2 MaxAbsScaler2.3 Rob
原创
2022-03-24 15:18:00
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sklearn：sklearn.preprocessing.StandardScaler函数的fit_transform、transform、inverse_transform简介、使用方法之详细攻略目录StandardScaler函数的的简介及其用法StandardScaler函数的的简介StandardScaler函数的案例应用fit_transform函数...
原创
2022-04-24 10:57:52
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tsne数据不做预处理：# coding: utf-8
import collections
import numpy as np
import os
import pickle
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np
from sklearn.manifold import TSNE # ...
原创
2023-05-31 10:46:04
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