浅析数据标准化和归一化,优化机器学习算法输出结果

作者/分享人:chen_h
向 Ta 提问
目前在某公司担任 AI 部门负责人,擅长利用 TensorFlow 处理 NLP 问题。曾任职蘑菇街(美丽联合集团)和 AI100(CSDN)担任算法工程师。主要负责项目:语料文本分类,聊天机器人设计与开发,组织举办大数据竞赛。对量化交易也略知一二。 简书ID:chen_h 微信公众号:coderpai

机器学习目前已经成为了一个非常热门的技术,但是对于数据的预处理对于初学者还是有一定的陌生。在我们实际的项目中,数据的预处理工作和机器学习算法同样重要。只有对数据有一个很好的预处理工作,我们才能得到比较好的算法结果。

本场 Chat 中,我们主要来讲数据预处理的其中一种方法——数据标准化对机器学习算法的作用。在一些问题上面,如果我们不对数据进行一定的标准化,那么我们可能得不到想要的结果。本场 Chat 你将学到如下内容:

  1. 关于数据标准化和归一化的理解;
  2. Z-score 与 Min-Max 方法;
  3. 如何使用 Scikit-learn 来进行标准化和归一化;
  4. 数据可视化观察分析;
  5. 实战:数据标准化与不标准化对模型最后结果的影响。

注:本次 Chat 只有文章,没有交流。

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