## 机器学习为什么要对数据进行标准化
### 引言
机器学习是目前非常热门的领域之一，它的应用范围涵盖了各个行业。在进行机器学习模型的训练之前，我们需要进行数据的预处理，其中一个重要的步骤就是数据标准化。本文将详细介绍为什么机器学习要对数据进行标准化，以及标准化的步骤和代码实现。
### 流程图
下面是整个数据标准化过程的流程图，以便更好地理解每个步骤的意义和顺序。
```mermai
原创
2023-09-04 14:31:33
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在机器学习回归问题，以及训练神经网络过程中，通常需要对原始数据进行中心化（零均值化）与标准化（归一化）处理。1背景在数据挖掘数据处理过程中，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。2目的通过中心化和标准化处理，
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2023-07-25 14:13:48
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一、中心化（又叫零均值化）和标准化（又叫归一化）概念及目的？1、在回归问题和一些机器学习算法中，以及训练神经网络的过程中，通常需要对原始数据进行中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction（subtraction表示减去））处理和标准化（Standardization或Normalization）处理数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不
最近一直在思考“在数据分析之前为什么要做数据标准化处理”这个问题，花了点时间来整理一下。1. 为什么要进行数据标准化处理 为了消除量纲影响和变量自身变异大小和数值大小的影响，故将数据标准化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不
问题1:为什么要进行数据标准化？在现实生活中，一个目标变量（y）可以认为是由多个特征变量（x）影响和控制的，那么这些特征变量的量纲和数值的量级就会不一样，比如x1 = 10000，x2 = 1，x3 = 0.5 可以很明显的看出特征x1和x2、x3存在量纲的差距；x1对目标变量的影响程度将会比x2、x3对目标变量的影响程度要大（可以这样认为目标变量由x1掌控，x2，x3影响较小，一旦x1的值出现问
定义：算法是为了求解一个问题需要遵循的、被清楚指定的简单指令的集合，对于每一个问题，一旦某种算法给定并且（以某种方式）被确定是正确的，那么重要的一步就是确定该算法将需要多少诸如时间或空间资源的问题，如果一个问题的求解算法竟然需要长达一年时间，那么这种算法 很难有什么用处，同样要是一个算法需要若干个GB的内存，那么在当前大多数机器上也是无法使用的算法分析 一般说来，估计算法资源消耗所需是一个理论问题
简介： 意义：数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。 原理：数据标准化：是指数值减去均值，再除以标准差； 数据中心化：是指变量减去它的均值。 目的：通过中心化和标准化处理，得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。在回归问题和一些机器学习算法中，以及训练神经网络的过程中，还有PCA等通常需要对原始数据进行中心化（Zero-cente
前言 Feature scaling（特征缩放），常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是： 特征间的单位（尺度）可能不同，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度，比如房屋面积和房间数，一个特征的变化范围可能是[ 1000 , 10000 ] ，另一
处理数据时经常会遇到比较两个不同数据集的情况（比如比较具有不同教育水平地区学生的成绩，比较不同网页的受欢迎程度），这时就需要先将数据标准化，再进行比较。数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。网站数据分析上有一篇很好的帖子
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2012-11-04 23:14:00
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一、中心化（又叫零均值化）和标准化（又叫归一化）概念及目的？1、在回归问题和一些机器学习算法中，以及训练神经网络的过程中，通常需要对原始数据进行中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction（subtraction表示减去））处理和标准化（Standardization或Normalization）处理数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不
数据的标准化 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得
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2023-09-12 20:13:57
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数据标准化的几种方法
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上，常见的数据归一化的方法有：min-max标准化(Min-max normali
（一）归一化的作用 在机器学习领域中，不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标）往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。其中，最典型的就是数据的归一化处理。（可以参考学习：数据标准化/归一化）简而言之，归
我们都知道，一般在机器学习任务当中，对于数据我们一般都要进行预处理，其中最有名的应该就是标准化了。还有归一化。首先我们先理清什么是归一化(normalization)，什么是标准化(standardization)
# 机器学习 为什么要标准化
在机器学习中，数据预处理是非常重要的一环。其中一个常见的预处理方法就是数据标准化。那么为什么要对数据进行标准化呢？本文将从数学原理和代码示例两个方面来解释这个问题。
## 数学原理
在机器学习中，我们经常使用一些基于距离的算法，比如K近邻算法、支持向量机等。这些算法都涉及到计算样本之间的距离。如果特征的值范围差异较大，某些特征对距离的影响就会被放大，从而影响模型
数据标准化（data normalization
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上，常见的数据归一化的方法有：[1] min-max标
# 机器学习中的数据特征标准化
在机器学习中，数据预处理是一个非常重要的步骤，其中之一就是数据特征标准化。数据特征标准化是对数据进行归一化处理，使得不同特征的取值范围相似，这有助于模型的训练和预测的准确性。本文将介绍什么是数据特征标准化以及如何实现。
## 什么是数据特征标准化？
在机器学习中，我们经常会遇到各种数据，这些数据往往具有不同的尺度和范围。例如，一个特征可能在0到1之间变化，而另
原创
2023-08-03 07:00:37
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为什么要对特征进行归一化？一句话描述：为了使特征在一个数量级上。就拿身高体重来举例，某人1m8，体重135斤，显然这种统计方法是不合适的，由于数量级不同使得身高体重的权重不同。应该把它们都归一化到同一数量级上。 如果不归一化，不同变量的损失梯度图可能会呈现一个椭圆，这样在梯度下降的时候迭代次数会比较多；归一化后损失的等高线图就是一个园，任意一点的切线方向便是梯度下降的方向，这样便减少了迭代次数，加
原创
2023-03-06 03:03:33
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数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量纲的指标能够进行比较和加权。 其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0, 1]区间上，常见的数据归一化的方法有： 1、min-max标准化（Min-max normaliza
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2023-07-25 21:07:14
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机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序（参见：排序学习实践）、推荐、反、（参见：基于朴素贝叶斯的算法）等。一般做机器学习应用的时候大部分
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2022-12-01 19:35:42
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