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[人工智能]机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:最大绝对值缩放(MaxAbsScaler) |
机器学习特征工程之特征缩放+无量纲化:最大绝对值缩放(MaxAbsScaler)在Andrew Ng的机器学习课程里面,讲到使用梯度下降的时候应当进行特征缩放(Feature Scaling)。进行缩放后,多维特征将具有相近的尺度,这将帮助梯度下降算法更快地收敛。 你的预处理数据集中可能包含各种各样、不同比例的特征字段,比如美元、千克、价格,有的特征列数值范围在100以内,有的却达到几百万,差异很大。 很多机器学习模型不希望有这样大的差异,如果数据集各个属性之间的数值差异越小,则模型表现的会越好。 1) 提升模型的收敛速度 2)提升模型的精度 |
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