微软专家推荐学习.NET的经典好书

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Numpy之数据归一化 不同的量纲可能会影响数据的观察 解决方案： 将所有的数据映射到同一尺度 最值归一化： 把所有的数据映射到0-1之间 适用于有明显边界的情况，受Outlier影响大 均值方差归一化(Standardization): 把所有数据归一到均值为0方差为1的数据中 既适用于数据没有明显的边界，有可能存在极端数据值的情况。也适用于数据有明显边界的情况 xscale=x−xmeansx_{s c a l e}... 阅读详情
微软专家推荐学习.NET的经典好书
http://blog.csdn.net/zifer/archive/2007/07/23/1703546.aspx
...全文
数据归一化 特性最小-最大归一化Z-Score 标准化缩放范围[0, 1]无固定范围，大致在[-3, 3]受异常值影响大（因为用到min/max）小（因为用到均值/标准差，更稳定）适用场景数据分布不明显，不适合有极端异常值的情况数据分布近似正态分布，或者存在异常值重要提示如何操作：归一化（或标准化）的参数（如min, max, μ, σ）必须从训练集中计算得出，然后用这些参数去转换验证集和测试集。 阅读详情

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